在对自动武器进行靶场试验时,自动机运动参数的测试是很重要的一个内容。实测自动机运动规律曲线往往存在许多毛刺,为了方便观测与分析,应将干扰毛刺滤掉。经典信号处理方法如纯时域、纯频域的傅立叶变换等各自有其局限性,限制了它们的应用范围。本文采用基于小波理论的模极大值去噪方法,阈值去噪方法和小波包的去噪方法分别对自动机运动规律信号进行处理,且对处理结果进行了分析。分析表明,基于小波理论的降噪方法对自动机运动规律信号突变点的降噪效果较好,这些点也正是武器自动机运动规律信号中的几个特征点。同时从处理后的数据可以证明光电位移跟踪器比磁电式传感器测量精度要高。武器自动机运动规律信号降噪中存在着没有一个标准的信号与滤波后的信号进行比较的难点,本文针对这个难点提出了一个新方法,即生成一个与实际自动机运动规律相似的信号——“标准”信号,此信号包括能反映自动机实际运动规律的特征点和采样频率等信息,然后在标准信号上加入噪声,模拟实测信号,进而对模拟信号进行降噪,对降噪后信号与“标准”信号进行比较,从而评价降噪效果。本文最后利用傅立叶变换降噪、小波模极大值降噪、小波阈值降噪及小波包降噪四种方法分别对模拟信号和实测信号进行降噪处理,对处理结果做了详尽的分析对比,得出结论:阈值降噪和小波包降噪对自动机运动规律信号降噪是最优的,其次是小波模极大值降噪。结果表明,基于小波变换的三种降噪方法能比较好的去掉干扰噪声,同时保护了自动机运动规律的特征点。