纳米技术是20世纪80年代末期诞生后在21世纪占主导地位的前沿科技。由于它具有良好的发展前景，所以引起了国内外研究者极大的热情。科学家研究纳米技术需要一系列的工具去认识并改造纳米世界，其中压电陶瓷驱动器以其优良的性能得到了广泛应用。本项目依托国家自然科学基金重点项目“纳米环境中机器人化操作的理论体系与实现方法”，研究设计了应用在原子力显微镜(AFM)中压电陶瓷驱动器中Z方向的纳米位移传感器。实现了传感器在压电陶瓷驱动器闭环控制中的作用，消除了压电陶瓷驱动器存在的非线性等不足，提高了它的测量精度。　　纳米位移传感器由两部分构成:信号的机械放大部分和信号的实时采集与处理部分。机械放大部分和采集部分经过四代的改进后传感器的性能有了很大的提高，但是采集到的数字信号还包含模拟滤波消除的噪声，还需要进一步处理。本文旨在进一步提高传感器性能研究了以下内容:　　1.搭建实验平台得到信号处理前的原始数字电压信号。将微弱位移信号先经过柔性铰链机械放大，再通过粘贴在应变体上的电阻应变片将位移信号转换成电阻信号，接着经由惠斯通电桥电路得到了电压信号，再利用数据采集模块将模拟电压信号先后经过放大、滤波、采样处理，最后输出数字电压信号。　　2.分析原始数字电压信号的频谱特性，确定滤波方式。首先得到信号的时域曲线，确定为时变信号;再通过快速傅里叶变换工具得到信号的幅频特性，发现信号为非平稳信号而且有用成分主要集中在低频部分。最后确定进行数字滤波处理需处理信号的高频部分。　　3.确定了信号处理方法，希尔伯特—黄变换（Hilbert-Huang transform，HHT）。首先从理论上比较了傅里叶变换，小波分析，HHT的优缺点，根据信号特性选取了HHT作为信号处理方法;对HHT进行了理论和仿真分析，从结果看HHT是一种完全自适应的信号处理方法，它可以直接根据信号的本征特征将信号分解成多个从高频到低频的固有模态函数(Intrinsic Mode Function，IMF)，定性地对信号进行分析。　　4.应用经验模态分解(Empirical mode decomposition，EMD)对电压信号进行滤波，验证滤波的有效性。首先编写Matlab程序对信号进行EMD分解，得到不同频率的IMF;再通过选用两种可能的滤波方法（将最高阶IMF当作噪声，将最高阶和次高阶IMF当作噪声）对信号进行滤波;对信号重构后进行线性拟合，对传感器静态性能进行验证通过线性度拟合结果对比得出EMD分解能够应用于此传感器的输出信号并且改善传感器的静态性能。在输入10nm，5nm，3nm间距时，线性度分别从原来的1.66％，13.53％，23.68％提高到1.46％，10.80％，21.95％。