本文首次将小波变换模极大值对监测信号奇异点的理论应用于OTDR信号，采用二进样条小波对OTDR信号按Mallat算法进行变换，分析含有事件点(故障点)的信号与其小波变换模极大值对的关系，对不同的事件点进行识别。 利用小波变换时域和频域上良好的局部化性质，从而可以二进小波变换对信号进行分解，能够准确刻划出非噪声中的事件点。对于噪声中的事件点，利用信号的小波变换的模在信号的突变点取得局部最大值，采用多尺度(多分辨)小波分析，则随着尺度的增大，噪声引起的小波变换模的极大值点迅速减少，而故障引起的小波变换模的极大值点得以显露，我们给出一个适当的阀值，比较阀值和变换后数据的关系，不但可以在低信噪比的信号中监测到故障信号，而且可以滤去噪声恢复原信号，对突变的奇异性信号具有良好的监测能力，能够有效地找出噪声中的事件点。在第三章中，我们对不同的事件点进行分析并作了计算。 本文提出的小波变换的方法能够自动地、较为准确地对光纤故障点进行定位，为光纤监测数据的自动分析提供了依据，考虑到噪声的影响，阀值的选择将是我们进一步研究的问题。