信号在采集和传输过程中，会不可避免引入噪声，因此，如何从被噪声污染的信号中提取出原始信号成为一个重要的研究课题。传统的去噪方法是基于 Fourier变换的处理方法，以滤波器的形式去噪，但是该方法的应用具有局限性。小波分析是近十几年来发展起来的新的信号处理技术，具有良好的时频特性，利用小波分析方法去噪已经得到越来越广泛的应用。　　小波去噪方法是将信号映射到小波域，根据原始信号和噪声的小波系数在不同尺度上具有不同的性质和机理，对含噪信号的小波系数进行处理，其实质是尽量抑制由噪声产生的小波系数，最大限度的保留真实信号的小波系数。　　在众多的小波去噪方法中，运用最为广泛的是小波阈值去噪法。本文在分析硬、软阈值函数特点的基础上，提出了一种新的阈值函数，克服了硬阈值函数的不连续性和软阈值函数得到重构信号与原信号之间存在固定偏差的缺点。在分析常用的四种阈值法的基础上，对通用阈值法进行了改进，得到了一种可自适应地确定各层阈值的阈值选取规则。　　当前小波阈值去噪算法大都利用MATLAB平台实现，利用实时硬件平台实现较少，本文利用TMS320F2812 DSP高速的运算能力、强大的实时处理能力等特点，设计了基于TMS320F2812 DSP的小波阈值去噪硬件系统，为小波阈值去噪算法提供了实时实现平台，通过用C语言编写小波阈值去噪算法程序实现了信号实时去噪。　　仿真实验和实时测试结果表明，采用新阈值函数和阈值选取规则的小波阈值去噪算法可以较好的去除噪声，去噪性能指标明显优于传统阈值函数和阈值选取规则，验证了本文提出的新阈值函数和阈值选取规则的优越性和有效性。