小波分析理论和方法处于发展阶段，还远未成熟，从已有的自然科学各应用领域而言，小波分析及应用具有很大的潜力。其在水文水资源中的应用也正方兴未艾。作者应用小波分析方法，对水文水资源方面的小波应用进行了深入的研究，拓宽了在水文水资源中的应用范围，完善了以小波分析为基础的应用方法，为进一步有效而方便地应用小波分析技术奠定了坚实的开发基础。 首先对小波函数的选择和小波变换算法进行了分析和研究。小波函数不仅是小波理论的重要内容，也是水文水资源时间序列小波分析的前提和条件是研究工作开展的关键问题，文中探讨了几种适合于水文水资源分析和预测模拟的小波函数，并且对小波变换算法进行了比较和分析为工程应用提供了方法论基础。 第二，利用小波变换的多尺度多分辨思想及自适应滤波的方法对心电信号进行去噪处理和QRS波的检测取得了满意的结果。 第三，应用小波分析研究水文水资源多时间尺度变化，揭示了水文水资源时间序列多尺度特性，为水资源的预测和合理开发利用提供了有力的分析计算方法。 第四，进一步加强了小波分析与神经网络等技术的耦合途径的研究，充分发挥各自优势，为水文水资源和电力负载预测预报提供了更有效更精确的模型。 第五，探讨了以小波分析为基础的随机模拟方法，为水文水资源的随机模拟服务。 总之，本文较系统地研究了小波分析在水文水资源中的各种应用，改进和完善了实际计算中的环节和处理方法，通过多种实例验算的结果表明小波分析是水文多尺度时间分析的有效途径;成功地将小波变换用于心电信号的自动分析，取得了满意的成果，开拓了小波的应用领域;深入探讨了以小波分析为基础的随机水文模拟新途径，尝试将小波分析和随机分析相结合，建立小波变换随机模型，促进小波和随机模拟的相互渗透和祸合，开拓了随机水文模拟的新路子;创造性地将小波一一人工神经网络应用了日电力负载预报以及将小波网络模型用于日电力负荷预测，这两种新模型均获得成功应用。