传统噪声数据处理方法对输入数据有一定的要求，且运行时间较长。而煤矿瓦斯传感器人工调校噪声数据存在数量少、质量差、时间不一致、易受环境影响等问题，采用传统噪声处理方法难以滤除该噪声数据。针对上述问题，提出了一种煤矿瓦斯传感器人工调校噪声数据处理方法。采用数据平均值填充煤矿瓦斯传感器浓度数据缺失值；采用多时间粒度构建煤矿瓦斯传感器浓度数据的特征集和样本集；采用高斯函数、混合高斯函数、二项式函数、三项式函数、分段二项式函数5种曲线拟合函数拟合人工调校噪声数据，并基于最小二乘法确定拟合函数参数，根据拟合效果得到最优的拟合函数；通过分析人工调校噪声数据得出该噪声数据与瓦斯浓度上升的斜率、峰值、调校前后浓