在测试系统中不可避免地会产生噪声干扰，噪声对位移振幅的准确测量会带来极大的影响。LabVIEW带有多种数字滤波器，经典的滤波方法可以有效地滤除噪声，OM3750但是也常常会衰减实际振动信号，造成测量结果的误差。小波分析理论和小波变换的快速算法，逐步应用于信号降噪，产生了小波滤波和小波包滤波技术。特别是小波包滤波对于准确测量位移振幅值具有重要的应用价值。

   利用Mallat提出的信号多分辨率分解与重构算法可将时域信号逐层进行小波分解与重构。在不同尺度下作小波变换，其实质是用不同中心频率、品质因数相同的带通滤波器对信号进行滤波。把分解得到的信号进行适当的处理，然后再对各层信号进行重构，即可得到反映信号本质特征的降噪后信号。

   小波分解将信号在频率空间进行逐级二剖分时，只对其中的低频子带进行再剖分，而小波包分解则对高频和低频两部分都继续分解，每一层的子带都覆盖信号所占有的频率，原信号分解后得到一个个小波包，相当于对信号所包含的频率段进行划分。把需要滤除的噪声成分所占频带的小波包的数据置为零，然后进行小波包重构，就达到了滤波的目的。

   由于小波包分觯是正交分解，对信号的分解和重构既无冗余，又无泄漏，保持了信号信息量的完整，因此极大地提高了位移振幅测量的精度。

   对加速度信号进行频谱分析的基础上将信号按基波频率划分周期进行积分，并采用小波包滤波去除噪声干扰，可以极大地提高位移振幅测量的精度。

   目前，对于通过软件积分由加速度求得位移振幅的方法还存在一定的争议，作者经过反复试验和在工业现场设备上与标准振动位移表对比测试，可以做出以下两点说明：

   (1)对于谐波成分比较低的周期振动信号，软件积分的误差可以小于3%。

   (2)对于频率成分复杂的振动信号，通过适当选择滤波器的带宽，软件积分的误差可以小于6u/0。

   因此这种方法在工程测试领域中具有实用价值。