LabVIEW是由美国NI公司推出的一种图形化的编程语言和开发环境,具有简单易学、方便直观、功能强大等特点。它具有强大的数据采集和处理功能,可以实现对信号的实时采集和处理,从而使数据采集、数据分析和数据显示无缝地集成在一个单一的环境中。射频识别技术是一种利用无线电射频信号进行通信的非接触式自动识别技术。它具有高效、快速、可靠、非视距读取和可工作于恶劣环境等优点,被广泛应用在数据采集和商品识别等领域。读写器和标签在进行数据通信时,射频信号在传输的过程中会引入噪声,因此在对接收到的射频信号进行相关操作之前,必须进行去噪处理。目前实现去噪的方法有传统的傅里叶变换滤波法和小波去噪法。傅里叶分析去噪法只适于平稳随机信号和噪声与信号分离的情况,而且变化后使得信号的熵增高,无法得到信号的相关性。而射频信号属于非平稳信号,传统的傅里叶分析去噪法不能达到很好的去噪效果。小波分析因其具有多分辨分析的特点,在信号去噪方面具有明显的优势,可用于非平稳信号去噪,既能有效地去除噪声,还能较好地保留信号的突变部分。为了降低接收到的射频信号中的噪声,从而改善RFID系统的性能,本文提出使用小波去噪的方法降低射频信号的噪声影响,并通过仿真实验验证了去噪方法的效果。本文首先研究了射频识别技术和小波变换理论,比较分析了小波去噪与傅里叶分析去噪方法,重点介绍了小波阈值去噪法,针对非平稳信号,在Matlab中分别用两种阈值函数和四种阈值选取形式对加入高斯白噪声的矩形信号进行去噪处理,并对去噪结果进行分析。进而,在LabVIEW环境下根据标准ISO/IEC14443使用调制工具包模拟产生了13.56MHz的RFID射频信号,并用小波分析方法和傅里叶分析方法对模拟产生的RFID射频含噪信号进行去噪。仿真结果表明,与传统的傅立叶分析相比,小波分析方法具有较好的消噪效果。研究小波分析在射频信号消噪中的应用具有现实意义并切实可行,同时小波分析应用到虚拟仪器测试领域,能够为人们提供更为精确和方便的测试,在工程应用中具有较好的应用前景。