全球经济快速增长的同时也带来了一系列生态问题，其中大气污染尤其明显，常见的大气污染包括温室效应、酸雨以及雾霾等，大气污染带来的种种问题已受到世界各国政府及有关机构的高度重视。因此，发展各种可靠的污染物检测技术和研发高效的分析仪器设备，实时监测大气中的污染物动态分布状况，为各国制定相应的节能减排策略提供可靠的数据参考具有重要意义。近年来，基于吸收光谱的气体检测技术被广泛用于大气环境中污染气体的定性和定量分析及实时监测研究。然而，吸收光谱信号中各种噪声源(如：电噪声和光学噪声等)的存在，是制约检测灵敏度和测量数据精确度的重要因素。
　　小波变换作为一种数学分析工具由傅里叶变换发展而来，其理论经过不断丰富，最终发展成为一门系统的学科分支。作为一种高级的信号分析方法，其拥有傅里叶变换不具备的局域化分析以及分析非平稳信号等能力，对于信号的局部细节能够准确把握，是一种理想的分析时频信号工具。传统的数字信号处理方法，如卡尔曼滤波、带通滤波等，对信号要求较高，降噪效果有限，且不能分析频率变化的信号，对于信号时域和频域的局部特性不能够准确描述。小波变换可以在不同的频率处分解信号，再对分解的信号进行相应的算法处理，就可以实现信号的有效的部分和噪声的分离，从而实现噪声降低的效果。小波变换被称作信号分析的“数学显微镜”，常用于信号处理、数字图像分析及语音识别与合成等领域。
　　本文以小波变换为基础，结合自行编程的LabVIEW程序，建立了一套吸收光谱信号处理算法，理论和实验结合详细开展了小波变换在各种吸收光谱中的应用研究。针对数字信号处理中滤波参数最佳化的必要性和吸收光谱的特性，本文首先通过仿真模拟光谱数据检验了自行建立的信号处理算法的可靠性，并获得了最佳化滤波参数。最后，以CO2和NO2以及丙酮（分子式：C3H6O）分子为研究对象，分别搭建了基于可调谐激光吸收光谱（TDLAS）技术的CO2气体检测系统和基于差分吸收光谱（DOAS）技术的NO2气体检测系统以及基于石英增强光声光谱（QEPAS）的丙酮气体检测系统，并将自行建立的基于小波变换的信号处理算法应用于实验光谱数据处理，在提高光谱信噪比、测量结果的精确度等方面获得了良好效果。从而为未来开展高灵敏度、高精度实时原位监测大气碳氧化物和氮氧化物以及空气中挥发性有机物等应用研究奠定基础。