生物电信号属于强噪声背景下的低频微弱信号，工频干扰的滤除很有必要。为保证工频偏移时滤波的精准性和有效性，提出了一种基于频率密度的局部离群因子(FLOF)算法，并结合经验模态分解(EMD)对信号进行自适应去噪。首先，将信号进行短时傅里叶变换，将局部离群因子算法拓展到频域，通过FLOF找到工频干扰的频率偏移量和偏移时刻；其次，根据偏移时刻对信号进行分段，使用段内瞬时工频的平均值作为段内实际工频；最后，对每段信号进行EMD分解，生成多个不同时间尺度的局部特征分量，仅对包含工频信号的局部特征分量滤波保留更多有用信息。结果表明：此方法频率估计精度较高，在不同信噪比下滤波后信噪比、均方根误差、相似度均得到一定改善。以原信噪比-30　dB为例，相较于最小均方误差滤波和递推最小二乘滤波信噪比提升16.266、7.671　dB,均方根误差减小16.017、4.388　dB,相似度提升0.200、0.013,可以看出所提方法滤波效果优于常规滤波方法。