本文结合国家高技术研究发展计划项目“核电站松动件监测关键技术研究(863计划,2007AA04Z426)”对核电站中冲击信号的去噪处理、冲击信号的识别、松动件定位方法以及松动件定位分析系统进行了研究,提出了“基于LabVIEW的松动件定位分析系统”的硕士论文研究课题。第一章：阐述研发松动件监测系统(Loose Parts Monitoring System, LPMS)的背景及意义,介绍了已有的LPMS产品,探讨了松动件定位分析的国内外研究现状,提出了论文研究内容和论文框架。第二章：分析了背景噪声和冲击信号的频谱特征,结合AR模型和小波变换两种算法的各自特征,将两者有机结合,提出了一种基于多重滤波的信号去噪方法,并进行实验分析,结果表明该方法去噪效果好,且性能稳定。第三章：分析了冲击信号和脉冲信号在背景噪声干扰下的频谱特征,提出了一种基于小波包的信号频谱特征提取方法,并将提取的特征值作为SVM的输入进行冲击信号的识别,实验分析结果表明所提方法效果很好,且性能稳定。第四章：提出一种基于二维寻优的松动件定位分析方法,将松动件定位问题转化为一个二维寻优问题,并应用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)进行寻优处理,有效地避免了波速测量误差给定位精度带来的影响；通过模拟实验数据进行了对比分析,该方法相对于三角形定位法和扫描定位法具有更高的定位精度和效率。第五章：给出了LPMS的总体架构设计；基于LabVIEW设计了LPMS中的数据采集和数据库操作两大模块的结构,实现了信号去噪、冲击信号识别及松动件定位等功能,并进行了系统开发。第六章：概况全文内容,展望LPMS发展前景。