在光谱测量的过程中，测量数据的结果会受到仪器本身、外部环境、人为因素等各个方面的影响，测量得到的光谱数据中，不可避免地含有噪声，影响测量结果的准确性。通过对数据进行去噪处理，可减少噪声的影响，从而可提高仪器的测量精度和应用可靠性。小波分析在信号分析方面发挥了强大的作用，可对信号在空间域和时间域进行有效的局部化分析。小波分析具有多尺度（多分辨率）特征，人们可由浅及深地逐步观测分析信号。此外，小波分析还具有相对带宽恒定的特征。选择合适的小波方法，可以在时域、频域两个方面分析信号的局部特征，对信号的专门化分析非常有利。本文首先介绍了小波分析的一些基本概念，包括：连续小波变换、离散小波变换、多分辨率分析的理论及MALLAT算法等。然后使用小波阈值、小波域WIENER滤波和基于统计模型的Bayes小波这三种小波去噪方法对仿真光谱数据进行了去噪处理，根据信号处理前后的信噪比数值大小，选择优于其他两种去噪效果的小波去噪方法进行实测光谱数据的去噪处理。构造了CCD光谱仪的传递函数，进行了使用传递函数处理测量数据的方法研究。在使用传递函数方法对光谱数据处理进行仿真分析的基础上，将该方法应用于线阵CCD光谱仪实测数据的处理。经本方法处理的红宝石荧光光谱可明确地观测吸收峰和激发峰。为适应不同光谱曲线的处理，本文使用了分段函数处理方法逐一对不同区间的红宝石荧光光谱进行相应的传递函数处理。实验结果表明，经本方法处理后，可以进一步提高仪器的测量精度和分辨率，为CCD光谱仪的广泛应用提供了可能。