The measured signal of shockwave pressure of underwater explosion is usually disturbed by many objective factors such as the disturbance of the environment surrounding the sensors, the complexity of wave propagation and wave reflection in complex environments, the formation and fluctuation of air bubbles, especially analog signals always have noise due to the influence of electronic noise from the A/D converter and circuit board error embedded in measuring devices, etc. These are the main causes of initial waveform distortion, obscuring important characteristics of the signal, and making it difficult to use and further analyze underwater explosion shockwave pressure. Based on two algorithms Empirical Mode Decomposition (EMD) and Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise (CEEMDAN), this article combines the two algorithms above into one denoising model called EMD-CEEMDAN model with Python codes. Three evaluation criteria such as the average curvature of the signal curve, signal-to-noise ratio (SNR) and mean squared error (MSE) are applied to establish the most suitable denoising model. Applying this model to experimentally measured signal of underwater explosion shockwave pressure, the results show that high-frequency noise is eliminated, the denoised signal is transformed into a typically smooth explosion signal while its peak pressure value differs only about 2% from that of the initial signal.Tín hiệu đo áp lực sóng nổ của một vụ nổ dưới nước thường bị gây nhiễu bởi nhiều yếu tố khách quan như sự nhiễu động của môi trường xung quanh các cảm biến, sự phức tạp của truyền sóng và phản xạ sóng trong môi trường, sự hình thành và dao động của các khoang bóng khí, đặc biệt là đặc trưng tín hiệu analog luôn tồn tại nhiễu do ảnh hưởng của nhiễu điện tử đến từ bộ chuyển đổi dòng điện A/D và sai số bảng mạch nhúng trong thiết bị đo… Đây là những nguyên nhân chính gây ra biến dạng dạng sóng ban đầu, làm che phủ các đặc trưng quan trọng của tín hiệu, gây khó khăn trong việc sử dụng và phân tích sâu thêm về áp lực sóng nổ dưới nước. Trên cơ sở hai thuật toán phân tách dạng thực nghiệm (EMD) và phân tách dạng thực nghiệm tổng hợp hoàn chỉnh với nhiễu thích ứng (CEEMDAN), bài báo thiết lập kết hợp cả hai thuật toán trên vào một mô hình khử nhiễu gọi là EMD-CEEMDAN bằng mã lập trình python. Ba tiêu chí đánh giá là độ cong trung bình của đường cong tín hiệu, tỉ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) và sai số bình phương trung bình (MSE) được sử dụng để chọn ra mô hình khử nhiễu tín hiệu hợp lý nhất. Áp dụng mô hình khử nhiễu tìm được cho bộ tín hiệu thí nghiệm đo áp lực nổ dưới nước nhận được kết quả là loại bỏ được nhiễu tần số cao, đưa tín hiệu về dạng đặc trưng sóng nổ trơn trong khi áp lực đỉnh chỉ chênh lệch khoảng 2% so với tín hiệu ban đầu.