泥浆脉冲信号滤波解码
在井场现场，泥浆脉冲信号是通过安装在立管上的压力传感器采集获得的。
在现场条件下，从井下发出的泥浆脉冲信号传递到地面时，混杂了非常强的背景噪声，其来源主要有泥浆泵活塞周期往复运动产生的泥浆泵噪声、钻头粘卡后突然释钻柱产生大弧度摆动产生的钻柱扭矩噪声和钻柱钻进中的震动产生的钻头噪声。
在EPU中，采集获得的泥浆脉冲波形数据经过FIR初级滤波、自适应滤波、小波分析、互相关处理等一系列滤波处理，获得较为干净的脉冲信号波形。之后，通过准确判定脉冲位置，计算相邻脉冲的时间间隔，从而计算的到相应的通讯数据。
深度测量
钻井深度的测量，是通过测量钻机大钩上提下放运动过程进行累加，从而间接获得的。除了需要准确实时的测量大钩位置外，还需要准确判断钻具是否挂在大钩上，跟随大钩一起上提下放。
判断钻具是否挂在大钩上，先测量大钩的载荷，与设定的阈值进行比较，高于阈值认为是挂在大钩上，反之认为没有挂在大钩上，处于座卡状态。但在钻井过程中，会有各种震动产生，使测量得到的载荷也随之剧烈波动。当钻井深度较浅，钻具重量较轻时，阈值非常接近大钩空钩载荷，剧烈的波动很容易越过阈值造成误判。
为了消除震动的影响，需要对测量测到的钩载进行滤波。而滤波算法要求一方面有效滤除波动，另一方面具有很低的延迟，这两方面是一对矛盾关系。在综合了FIR、IIR、平均值滤波、中值滤波等算法的特点后，使用FPGA模块的相关滤波模块设计了一套有效的滤波算法，能够进行准确的深度测量。
试验情况
在已经进行的地面循环试验、井下循环试验和实钻试验中，随钻嵌入式处理单元累计工作几百小时，成功验证了其可靠性和实时性。达到的性能指标主要有：
1、传输率：达到了3.0bps，为目前国内的同类技术的最高水平；
2、误码率：在试验过程中，解码的误码率在1%以下；
3、可靠性：在试验工作过程中，随钻嵌入式处理单元工作稳定，算法运行正常，没有出现系统崩溃的现象。
总结
经过试验验证，基于CompactRIO开发的随钻嵌入式处理单元已经初步达到了实用化的水平。
在整个处理单元开发过程中，快捷方便的LabVIEW图形化编程工具极大的解放了开发人员的精力，可以更专注于泥浆脉冲波形滤波解码算法和深度测量算法的开发。同时，CompactRIO坚固的结构和极高的可靠性也给人留下了深刻的印象。