本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的电磁信号提取与处理方法，所述基于深度卷积神经网络的电磁信号提取与处理方法通过小波滤波对原始数据进行初次去噪、抽道前测点数据调平、测点叠加与抽道处理、设计深度卷积神经网络(DCNN)模型的结构、利用模型进行计算识别等步骤，建立噪声和信号的特征提取机制，经过大量实测数据不断迭代学习，建立信噪分类识别的模型，有效提高地下大深度、全覆盖、无盲区探测数据的信号与噪声分离度，最大程度地获取用于反演计算和解释分析的数据资料。