传感器是测控系统的首要环节，其测量精度对整个系统的性能有着决定性的影响。因此，对传感器静、动态特性进行校准和补偿的研究已成为国内外学术研究的重要课题。本文以采用动态补偿方法改善测试系统动态特性为主要目的，重点讨论了相关的动态测试信号去噪、传感器非线性拟合、动态补偿滤波器的辨识等内容，每个内容都给出了不同的实现方法，并分析了其特点和适用性。在简要介绍了传统数字滤波器在动态测试信号处理中应用的基础上，分析了该方法的不足，并提出了基于小波阈值的去噪方法，并对小波分解级数、小波基、小波阈值的确定方法进行了分析。采用小波阈值的去噪方法对实际动态测试信号进行了去噪，验证了该方法的性能。在此基础上，还提出了基于稀疏分解的去噪方法，对匹配追踪（MP）算法进行了阐述，并针对算法计算量大的缺点提出了基于自适应遗传算法的改进方案，大大提高了算法的计算效率。对算法的终止方法进行了分析，提出了一种基于残差比阈值的终止准则。最后对实测信号进行去噪，验证了方法的性能。在简要介绍传统的基于最小二乘原则的非线性校正的基础上，提出了一种新的基于BP神经网络的非线性校正方法，并对神经网络的结构和参数的选取方法进行了分析。该方法在样本数据少，分布不均匀的情况下仍然能取得较好的拟合效果。最后，讨论了传感器动态补偿的方法，对传感器动态补偿模型的阶次和参数的辨识方法进行了论述。对比分析了最小二乘法和粒子群优化算法的特点，并对实际压力传感器和热电偶进行了动态补偿建模，验证了动态补偿方法的效果。