闪电是自然界的一种大气放电现象，同时也是一种灾害性天气现象。闪电发生、发展规律以及不同放电类型识别等方面的分析研究，对雷电预警与防护具有重要的意义。本文对闪电快电场变化信号的预处理、数据压缩、时频特性、分形研究、特征提取以及分类识别等几个关键问题进行了系统的研究。旨在应用现代信号处理技术挖掘闪电电场更深层次的变化规律和特征，发展闪电电场变化特征处理的自动化识别和检测技术，为雷电机理研究和雷电防护提供参考依据，也为闪电过程电场特征分析处理方法与雷电防护技术的发展带来了新的思路。本研究主要内容包括：　　⑴针对闪电放电时产生的强电磁场辐射特性，依据小波去噪原理，分别将小波阈值法和双密度双树小波变换法应用于闪电快电场变化信号的去噪研究中，通过仿真实验证实了两种方法都比传统的FIR滤波法去噪效果更好，而且双密度双树小波变换法在去除噪声的同时更好地保留了原快电场变化信号的细节特征，对闪电资料质量控制有了进一步提升。　　⑵在很宽的频段范围内有效地捕捉闪电放电产生的快速电场变化信号，需要高速大容量的数据存储介质，为节约传输和存储的成本，在不影响应用性能，并保持有效的信号形态特征的前提下，提出了基于小波变换和压缩感知技术的闪电数据压缩处理。实验结果表明，在保证重建信号质量的同时，实现了闪电数据的有效压缩，大大提高了资料利用率。　　⑶利用小波交换和希尔伯特----黄变换将闪电的一维时间序列转换到二维的时频甲面，全面分析闪电电场能量随时间和频率的分布特性，揭示其频率随时间的变化关系，提供了更为全面、准确的闪电结构的信息。并将小波频带能量和基于经验模态分解的能量比，作为闪电快电场变化信号的有效特征向量应用于闪电不同放电类型即云、地闪的识别研究中，为闪电的分类识别提供了重要依据。　　⑷应用分形几何学的方法研究闪电瞬态、突变过程的基础上，进一步探究闪电快电场变化信号的分形维数、多重分形参数等所反映的物理意义;采用盒计数法统计分析了地闪和云闪两类信号的分形维数，探讨闪电放电的辐射场强度与分形维数的关系;提出了通过构造闪电时间序列信号的分形维数轨迹快速检测地闪回击点的方法;并将分形维数作为分析闪电的有效特征量，进行了云、地闪的识别研究。结果表明，闪电的分形维数与闪电放电特征类型有密切关系，不仅可以对闪电放电过程规律性进行研究，同时可作为云、地闪自动识别的一个重要参量，并具有较高的识别效率。　　⑸针对现有的基于傅立叶变换或加窗傅立叶变换对闪电电场信号谱分析过程中存在着频率分辨率低，频谱能量向旁瓣泄露等缺陷。提出了基于AR模型的闪电电场信号功率谱估计方法，以此来克服经典谱估计的弊端。并将AR模型参数作为闪电放电类型识别的原始特征应用于识别研究中，取得了较好的效果。