目前我国主要采用轨道检测车对线路轨道几何状态进行动态检测,通过对检测数据的处理与分析,得出对轨道平顺性的评断,进而制定养护与维修计划,保证轨道的高平顺性。然而由于轨检车使用电信号作为检测信号,检测过程中电压不稳、电磁场干扰、仪器屏蔽不足等因素都会使检测信号携带有噪声,这些噪声的存在并不合理,将会影响到对轨道平顺性评价的合理性与准确性。因此在利用轨检车检测数据评定轨道平顺性之前应对其进行去噪处理,以提高数据质量。小波分析是目前进行数据去噪最新的有效工具。通过小波变换将原始轨检数据多尺度分解后,提取低频段有效信息,摒弃高频段干扰信息,并进行不失真重构,以提高轨道动态平顺性分析的可靠性。故而本文旨在将小波分析理论及其去噪技术引入到轨检数据的去噪处理过程中,重点在于研究如何利用小波分析方法对原始轨检测量数据进行噪声的削弱或消除,为轨检数据的后续分析与研究提供精度保证,进而达到净化原始轨检数据的目的。全文的研究内容主要包括以下三个方面：(1)研究了基于小波分析理论的数据去噪问题实质与方法；(2)研究了基于轨检数据的小波去噪方法,包括最优小波基的选择、阈值以及阈值函数的选择与创新等；(3)总结了现阶段我国轨道平顺性的评价方法,并通过实例说明去噪前后的数据质量对于轨道平顺性评价的影响。针对上述内容,本文首先基于MATLAB小波工具箱展开研究,在理解小波去噪实质的基础上通过分析轨检数据特点并结合实例去噪效果,确定了适用于轨检数据的小波去噪方法、最佳分解与重构尺度、阈值及阈值函数。其次,本文在总结轨道动态不平顺评价方法的基础上,研制了轨道动态平顺性评价与分析软件,通过对比由去噪前、后的实测轨检数据所计算出的峰值管理、均值管理各项参数,体现出噪声对于轨道动态平顺性评价的影响,说明了对原始轨道检测数据进行去噪处理的必要性,验证了小波分析理论用于轨检数据去噪的合理性与正确性。