剪力称重轨动态计量检测过程中，不可避免地受到各种噪声的干扰，这些噪声严重影响高速车辆实时、动态的称重结果。通过传统的傅立叶变换和低通滤波，很难将这些干扰剔除。针对这种情况，提出基于希尔伯特-黄变换原理的信号去噪方法。该方法通过经验模式分解对信号进行4层分解，得到3个固有模态函数和残余相，基于给定阈值规则，提取最大尺度的逼近模态和残余相作为滤波结果。实验结果表明：采用该方法能够在复杂噪声中准确提取有用的称重信号，极大提高了称重轨的动态计量精度，省去了繁琐的滤波器参数调整。

通过对一铁磁性试件进行磁记忆检测实验,选择手机信号作为干扰源,研究不同环境磁场下试件磁记忆检测信号的变化情况.同时,对试验过程中的环境磁场对磁场强度变化的影响进行了机理分析.研究结果表明：对不同程度的环境磁场干扰,检测得到的试件磁记忆信号差别显著;周围有放置手机但不通话时,环境磁场的干扰程度不大;随着周围环境的通话手机数量逐渐增多,环境磁场的干扰程度不断加大直至足以影响检测精度.