针对采集的换挡工况加速度信号中存在的噪声对换挡品质评价指标值提取的准确性和复杂性产生较大影响的问题，提出一种基于经验模态分解（EMD）和小波阈值方法结合的信号降噪方法。首先利用EMD将含噪的原始信号分解为有限个本征模态函数（imf）分量，然后对高频imf分量进行小波阈值降噪，并将降噪后高频分量和低频分量利用EMD进行重构得到降噪后的信号。最后对某一换挡工况的加速度信号进行降噪试验。试验结果表明，在换挡加速度信号降噪方面，基于EMD和小波阈值的降噪方法与传统的EMD分解降噪、小波阈值降噪相比，能够更好地保留原始信号特征形态，降噪效果更明显。该方法为换挡加速度信号的降噪处理提供了一种可行的思路，为后续整车驾驶性评价创造了条件。

整车驾驶性评价试验采集的加速度信号中混有噪声，严重影响了数据的准确性。针对整车驾驶性评价试验中采集的加速度数据存在的噪声对驾驶性评价指标值的准确性产生影响的问题，提出一种适合于整车驾驶性评价试验数据的小波去噪方法：根据整车加速度数据特征，初步选择备选的小波基函数，通过评价信噪比和均方根误差确定最优的小波基函数和阈值选取规则组合，在此基础上对含噪信号进行多个尺度的分解，通过评价由平滑度和均方根误差构造的复合指标确定最优小波分解层数，从而实现对噪声信号的滤除。对一换挡工况的加速度试验数据采用上述方法的去噪并进行分析，分析结果表明，该小波去噪方法不仅较好地保留了换挡工况中用于评价驾驶性的振动与冲击指标特征，并且能够有效地提取信号的有用频率成分，保证了驾驶性评价指标值的准确性。