传统的关于信号处理问题常常当作线性系统从时域方面进行处理,但随着科学技术的发展,这些方法能检测到的信噪比门限受到了一定的限制,特别是对于一些强噪声和非线性环境中,传统的思想方法已经很难满足要求。基于小波变换和混沌检测方法的信息处理技术弥补了传统方法的不足,检测性能得到了很大的提高。本文针对此内容展开分析和研究：根据小波变换具有多分辨率能力,首先对受噪声干扰的微弱信号进行自适应的多尺度有限离散二进小波分解,再根据有用信号和噪声信号在小波分解中的不同变化趋势特征对分解后的小波细节系数进行不同的阈值去噪处理,然后进行小波逆变换,重建有用信号；针对混沌系统对噪声的强免疫力和对周期信号的敏感性等特性,把重构后的信号作为混沌系统的策动力并入Duffing振子系统,根据梅尔尼科夫判据和李雅普诺夫特征指数法以及相图观察,检测出待采集的有用信号,估计出信号的相关参数。因此,本文从时频分析方法出发提出一类小波变换和混沌系统相结合的信号检测方案,最后通过试验仿真,本文方法提高了信号检测精度,其信噪比检测门限明显优于以往时域检测方法或单独采用混沌的检测方法,改善了容易湮没在强噪声下的微弱信号的检测技术。