承压管道作为工业领域中重要的输送设备，其安全性与可靠性直接关系到生产效率和人员安全。超声检测技术因其非破坏性和高灵敏度的特点，被广泛应用于承压管道的缺陷检测。然而，在实际检测过程中，超声信号容易受到噪声干扰，导致检测精度下降。因此，研究超声检测信号的降噪方法具有重要意义。本文首先分析了承压管道超声检测信号的特点及其噪声来源，随后对现有的降噪方法进行了分类和比较，重点探讨了小波变换、经验模态分解（EMD）和深度学习等技术的应用。通过实验验证，本文提出了一种基于改进小波变换与深度学习的混合降噪方法，能够有效提高信号的信噪比和缺陷识别精度。研究结果表明，该方法在承压管道超声检测中具有较高的实用价值，为工业检测提供了新的技术手段。