等采用基于最小均方自适应算法建立流量信号的几种阶段，计算其功率谱，从而确定主信号频率。由漩涡发生体、热线探针、前置处理电路和APPLE微机构成测量系统，验证了谱分析方法用于涡街流量计信号处理的可行性。但是，没有研究计算的精度、实时性和小型化等关键技术问题，没有应用于实际的流量测量中。此外，经研究证明，这种方法对谐波干扰的抑制能力较差。

针对工业现场的电磁干扰、管道振动干扰和流场干扰，研究了涡街流量计在屏蔽、结构设计和安装上的对策。同时认为，在电路和信号处理方面可以有效地抑制振动噪声。

从传感器入手，研究提高涡街流量计抗振性能和扩展量程下限的途径。

将自适应处理方法应用于涡街流量计，采用线性预测谱估计法进行频谱分析，获得希望的信号频率。

从90年代起，开展了流量计的研究，将数字信号处理方法应用于涡街流量计中，并研制了以DSP为核心的处理系统。主要的数字信号处理方法有：

①基于FFT的经典谱分析方法。直接用傅立叶变换对有限时间序列计算功率谱，求取信号频率。该方法能有效抑制谐波干扰，但在非整周期采样时，有较大的泄漏误差，必须利用频谱校正方法来提高测量精度。

②基于Burg算法的现代谱估计方法——最大熵谱法。最大熵谱法先建立自回归模型，再计算功率谱。采样Burg算法，以正反向线性预测误差能量的平方和最小为准则，来估计自回归模型的系数。特别易于短序列的谱分析。

③自适应陷波抑制一个特定的频率，并且不受位于带宽以外的频率影响。研究证明该方法在非整周期采样、谐波和噪声干扰情况下频率测量都能达到较好精度，但存在不能准确测量幅值的问题。

④小波分析方法。小波变换可以作为一组带通滤波器，用来对涡街传感器信号进行滤波，去除噪声，以便准确提取频率信息。采用紧支集二次样条小波函数，利用小波变换的低通和带通滤波特性，可以把原始信号中的不同频率的信号成分分离出来。

⑤功率谱分析方法和互相相关方法。利用该方法解决强干扰条件下涡街流量计测量问题。其首先将频率测量范围分段，在不同频段建立噪声模板，然后用混合信号的功率谱与噪声模板作互相关，提取噪声，再利用插值法消除噪声，最后对消除噪声的信号进行频谱分析，计算出频率，利用频谱校正法提高计算精度。

⑥自适应滤波方法。利用该方法准确测出传感器输出信号的频率及在该频率下的幅值，通过换算测得质量流量。自适应滤波方法采用十抽一滤波器和高低通滤波器。其不足之处是采样点数多，计算时间长，实时性差。

研制成功以数字信号处理器(DSP)为处理核心的涡街流量计信号处理系统，系统的硬件框图如图4所示，软件框图。它采用周期图谱分析的方法对涡街流量传感器的信号进行数字处理，计算出信号频率，测量出流量。该系统在安徽省流量仪表计量鉴定站的水流量标定装置上进行性能测试，线性度达到0.11596％，重复性为0.0264575％。