工农业生产中有许多场合需要实现快速、准确动态称重，实时得到重量。信号处理是动态称重技术的重要组成部分。由于采集的动态称重信号中包含各种频率的随机脉冲干扰和周期性振动干扰，为了满足称量的快速性和准确性要求，必须对采集的动态称重信号进行快速数字滤波处理。因此研究适合动态称重信号特点的快速数字滤波处理方法是非常必要和重要的。 本文在分析动态称重技术国内外研究现状以及发展趋势的基础上，针对目前常用的离散小波变换阈值去噪法存在去噪后仍保留较多的噪声或者产生不期望的震荡等问题，结合动态称重信号特点、处理要求以及小波变换特点，应用Mallat分解与重构实时去噪算法，探讨动态称重信号离散小波变换实时处理新方法。主要包括：构建定量加料动态称重系统；通过对动态称重信号采集与信号特性分析，对离散小波变换阈值去噪原理及常用去噪方法效果分析，提出动态称重信号强制性阈值去噪方法；建立动态称重仿真信号，对离散小波变换处理仿真分析，得到选择db8小波基母函数，采用强制性阈值去噪方法，重构第七层尺度系数后的信号的信噪比最大，滤波效果最好；应用VB和MATLAB软件，采用ActiveX自动化技术，设计定量加料动态称重信号分析处理实验软件系统。 定量加料动态称重信号去噪实验表明：小波分解去除高频信号后，重构出的低频信号和傅立叶变换低通滤波后的信号相比，信号稳定时间约0.175s，相对误差稳定在-0.3％～0.3％，均优于快速傅立叶变换法，能够更快、更准确地反映动态称重物的重量。