砂轮传感器拾取的振动信号是包含有大量噪声和其它周期成分的宽频信号，要实现精确平衡必须从中提取出与砂轮转速同频的不平衡振动信号，传统方法是采用模拟带通滤波器。其主要缺点是检波精度不高，另外对不同的磨床转速需要重新设计滤波器参数，通用性差。利用小波包对砂轮振动信号进行分解可以获得信号的时——频分布特性，对于分析以非稳态振动为特征的砂轮不平衡信号提供了有效的分析手段。文中给出了利用小波包进行砂轮不平衡信号提取的应用实例，并与其它信号提取方法进行了比较，显著提高了检波的精度。

小波阈值去噪算法在信号的奇异点处会产生Pesudo-Gibbs现象。平移不变小波去噪方法是对闽值法的改进，该方法可以有效地抑制Pesudo-Gibbs现象，而且能够减少原始信号和估计信号的均方根误差，提高信噪比。将该方法用于声发射信号的去噪处理，并与闽值法进行了比较。仿真结果表明该研究方法可以有效地去除噪声，提取声发射信号的特征信息，具有较强的工程实用性。