电弧传感器由于其具有较强的实时性与稳定性，近年来得到了广泛的研究。但由于在实际的焊接过程中，强烈的干扰噪声往往使电弧传感信号中反映焊缝位置信息的本征信号被淹没，因此，降低噪声、提高信噪比是实现电弧传感器成功应用与推广的关键。目前，虽然许多焊接研究工作者在这方面做了许多研究，但取得的去噪效果都不理想。本文通过对电弧传感信号的特征进行分析，将小波分析的时频特性应用于电弧传感信号的去噪领域中，并在基于滑动固定数据窗的理论上研制了基于DSP的电弧传感信号实时小波降噪系统。首先，本文先对小波降噪的基本理论进行了简单的介绍，然后根据电弧传感信号的信号特征以及焊缝跟踪系统对实时性的要求，提出了一种基于滑动固定数据窗的电弧传感信号实时小波降噪方案。该方案动态地截取电弧传感信号的实时数据,并通过选用正交紧支撑小波,舍弃第一、二层细节信号的小波分解计算，以及采用小波分解与重构降噪和非线性小波变换阈值降噪相结合的降噪方法对电弧传感信号进行去噪处理，大大降低了传感信号去噪算法的时间复杂度，保证了算法的实时性。最后，对该方案中影响去噪效果及实时性的主要因素进行了详细分析。其次，针对电弧传感信号实时小波降噪方案，设计了DSP硬件系统。利用该系统的高速浮点运算能力可以快速实现电弧传感信号的实时小波降噪算法。再次，在对Mallat快速小波变换算法的特征进行详细分析的基础上，对Mallat算法的快速软件实现进行了设计，并给出了程序流程图。为了更好地抑制由小波降噪算法引起的边界效应和减小信号相移，在对它们的产生原因进行详细分析的基础上，根据电弧传感信号的信号特征提出了一种基于电弧传感本征信号周期的两端边界延拓方法，并利用MATLAB仿真验证了该延拓方法的有效性与可靠性。最后，为了验证该方案的去噪效果与实时性，在实验室自主研发的旋转电弧传感器上，对实际CO2焊的焊接电流信号进行了大量的在线实时小波去噪实验。实验结果分析表明，该方案不但能很好地去除焊接电流信号中的强干扰噪声，改善其信噪比，而且还具有非常高的实时性。