电磁超声技术是无损检测发展的一种新方向,目前在我国铁路各部门有着广泛的应用。在实际应用中在利用电磁超声技术检测信号时,由于车轮本身表面状态以及存在的电磁干扰等因素,偶尔会出现噪声异常强以至于无法进行数据分析的状况。本论文旨在对系统采集的数据,设计相应的算法,对采集的信号进行处理,从而达到在去除噪声的同时,保留含有车轮踏面信息的数据。本文首先介绍检测目的及信号特点,国内外对于列车轮对检测的基本现状和本文所做的工作；接着介绍了自适应滤波算法的原理、分类,提出变步长的归一化的最小均方自适应滤波算法来处理实际信号；介绍了两种相位计算方法,结合布莱克曼窗函数及信号的频谱特征,本文提出了一种利用简单三角函数来实现信号相位计算的方法；随后根据噪声及有用的电磁超声信号的特征,提出了一种小波软阈值降噪算法；最后根据最终的降噪效果,提出了三种综合多种算法的降噪算法,通过相位、小波、信号的放大及平滑处理,最终实现了在降低噪声的同时,保留含有车轮踏面信息的有用信号的目的。实验及现场数据均验证了算法的可行性,因此该算法对准确地检测轮对质量状况具有一定的参考作用。