本文从小波变换的思想出发，针对联合站信号处理中的实际问题，主要就小波分析在信号去噪和奇异性检测中的应用进行研究分析。 联合站油水分离过程是复杂的、多输入多输出的、变量之间耦合严重、干扰变化频繁、实际可测信息很少的生产过程。在这一过程中，油水界面高度信号、压力信号是反应系统工作状态，保证系统稳定安全运行的重要参数。分析表明，它们可看作是在高斯白噪声干扰输入下的围绕工作点附近来回波动的随机过程。 正在蓬勃发展的小波分析方法，已成为强有力的信号分析与处理的工具。小波变换因其本身的数学特性，使其成为一种优越的时频局域化分析方法。它具有多分辨分析的特点，通过某个满足一定要求的基小波的伸缩和平移等运算功能对信号进行多尺度细化分析，因而能聚焦到信号分析的任何细节，被誉为“数学显微镜”。文中利用Mallat算法对油水界面信号和压力信号进行了小波重构，以表达式的形式将不规则的随机信号表示出来，重构误差满足系统要求，表明了小波变换在非稳定信号分析中的适用性。 信号的消噪是小波变换应用的一个重要方面，它比经典的频率域滤波方法更具有灵活性。以小波变换为基础的处理方法不但能够获得较高的信噪比，而且能够保持良好的分辨率。具体说来，模极大值法是根据信号和噪声小波变换模极大值点在多尺度空间上传播特性的不同而形成的一种去噪方法，只要信号与噪声的奇异性有足够的差别，就能达到很好的去噪效果。阈值法则是基于信号和噪声在小波变换域内按能量集中程度分布特点的不同而形成的一种自适应去噪方法，该方法原理简单、计算量小、阈值的选取具有自适应性，并且去噪的结果具有良好的光滑性。通过对油水界面信号和压力信号的小波滤波的MATLAB仿真，实验结果表明了小波分析在信号消噪中的有效性和优越性。