激光多普勒测速系统以其非接触测量、线性特性、较高分辨率和快速动态响应等技术优势,被广泛应用于科研和工业领域。但多普勒信号具有噪声干扰大、频率变化范围大、信号不连续等特点,对它的分析处理直接关系到整个激光多普勒测速系统性能的好坏,因而有效去除噪声,提高测量精度成为激光多普勒测速方面不可忽视的问题。本文针对多普勒信号的特性,引入相应的信号处理方法。首先为降低噪声干扰的影响,引入了自适应滤波算法,在最小均方LMS算法的基础上,提出一种新的变步长LMS算法,该算法使用的变步长因子,兼顾了测量噪声方差和误差信号的具体变化过程,而且求变步长因子时计算量较小,使该算法具有更好的收敛性能和滤波效果。其次针对激光多普勒信号是一种密集型频谱的特性,研究了一种能根据频带带宽自适应地选择细化倍数的重采样算法,改进了传统的复调制Zoom-FFT算法,该算法对感兴趣的任意频带自适应地选择细化倍数,然后通过频谱校正算法进一步逼近真实频率,较好地解决制约传统复调制细化分析的计算速度问题,达到提高频率分辨率,快速细化的目的。通过仿真试验,精确地测得多普勒频率,验证了上述算法的高效性及鲁棒性。