气相色谱法由于具有分析速度快、分离效能高、选择性好等优点被广泛应用于石油、化工、医疗、环保、食品等诸多领域。在实际工作中,由于设计原理、背景干扰、检测条件等因素的影响,气相色谱信号中除了包含真实信号之外,同时还存在噪声,从而对分析结果的准确性造成不良影响。因此,气相色谱信号的滤噪处理对于确保分析结果的准确性和有效性具有重要意义。小波分析作为一种全新的信号处理方法,它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上,为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径,特别在信号去噪方面显出了独特的优势。色谱信号是一个包含尖峰和突变部分的非平稳信号,即信号在不同时间段有不同的频谱,而小波分析的多分辨率分析的特征,可以很好的用于分析非平稳信号。本文将小波分析运用到气相色谱信号的滤噪,主要内容如下：一、详细介绍了色谱信号的噪声干扰及常用的滤噪方法,阐述了小波去噪的国内外研究状况以及小波分析在色谱信号中的应用。二、简单介绍了气相色谱仪的分析原理及色谱图的相关概念,详细介绍信号进行离散小波变换的原理和方法,重点介绍了小波阈值去噪法的基本理论和方法。三、建立小波变换用于色谱信号滤噪的方法流程,将MATLAB中的小波工具箱作为信号滤噪研究的仿真平台,根据色谱理论及塔板模型,建立色谱流出曲线的数学模型,并对模拟的色谱图进行谱峰识别、峰面积、峰高及保留时间的计算。通过设置参数获得不同的仿真色谱信号,分别对不同的小波特征参数做滤噪实验对比。四、根据色谱图滤噪性能评价要求,将不同的小波特征参数滤噪后的信号失真程度进行比较,确立合适的参数,组建一种理想的小波阈值去噪算法。经滤噪后,信号的信噪比都有很大提高,峰面积、峰高失真都在5%以内,峰位置偏差在1%左右。之后又对信噪比、色谱峰的半峰宽对滤噪效果的影响进行研究,结果表明信噪比影响较明显,半峰宽影响较小。最后,进行实例验证所建立的小波去噪方法,通过几组不同组分的气相色谱信号滤噪实验表明该方法能在保留信号的特征信息的同时有效的滤除信号中的噪声,滤噪效果比较理想。