針對(duì)當(dāng)前基于奇異值分解的線性最小均方誤差（ SVD-LMMSE）法信道估計(jì)誤差相對(duì)較大的問題，提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和奇異值分解（ EMD-SVD）差分譜的離散小波變換（DWT）域線性最小均方誤差（LMMSE）自適應(yīng)信道估計(jì)算法。在對(duì)信號(hào)進(jìn)行最小二乘（LS）信道估計(jì)及預(yù)濾波處理后，運(yùn)用DW‘r對(duì)信號(hào)的高頻系數(shù)進(jìn)行閾值量化去噪處理；然后結(jié)合基于EMD-SVD差分譜的自適應(yīng)算法，將強(qiáng)噪聲小波系數(shù)中微弱的有效信號(hào)提取出來，并進(jìn)行信號(hào)的重構(gòu)；最后根據(jù)循環(huán)前綴（CP）內(nèi)、外噪聲方差的均值設(shè)置相應(yīng)門限，對(duì)循環(huán)前綴以內(nèi)的噪聲進(jìn)行再次處理，從而進(jìn)一步降低噪聲的影響。對(duì)算法的誤碼率（BER）和均方誤差（MSE）性能進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：所提算法的整體性能明顯優(yōu)于經(jīng)典的LS算法、傳統(tǒng)的LMMSE算法和目前較為流行的SVD-LMMSE算法，能夠較好地降低噪聲的影響，并可有效提升信道估計(jì)的精確度。