小波提升格式与传统Mallat构造方法的不同在于它是完全基于时空域的构造方法，它不依赖于平移和伸缩的概念，也不需要频谱分析工具。在保持小波双正交特性的条件下，通过提升和对偶提升过程来改善小波及其对偶小波的性能。但是，仅仅通过提升过程不会增加小波的消失矩，因此本文通过改造提升系数提高小波的消失矩和对偶消失矩，使小波具有更好的振荡性。 在铁路移频信号的检测中，针对其特点，提出了提升小波与傅立叶变换相结合的方法。对于国产四信息和UM71铁路移频信号，首先对其做提升小波变换和反变换，通过峰值所在点坐标求出频率间断点，然后对任意两间断点之间信号做傅立叶变换，求出铁路移频信号的全部参数。本文还比较了Haar小波和双正交9／7小波的提升方案对信号检测的不同效果。 脱线签名的验证仅仅依靠签名图像的静态信息，而书写过程中的动态信息几乎完全消失，因此是一个较难解决的问题。本文针对脱线手写签名识别的特点，提出基于提升小波变换的特征选取方法。该方法将传统的结构特征与统计特征有机结合起来，运用K-L变换对已提取的特征向量进行降维，最后通过支持向量机进行真伪识别。实验结果表明该算法对测试样本具有高识别率。 论文以提升小波变换为主线，对一维信号(铁路移频信号)和二维信号(图像)进行变换，取得了良好的效果，证实了提升小波在信号处理领域的正确作用。在此基础上，基于提升格式设计了高消失矩的小波滤波器，并在信号处理中起到了重要作用。