本文主要围绕混沌系统中信号与噪声的处理这一主题进行基础理论的分析与研究，着重从四个方面分析和研究了混沌和噪声信号的处理方法，其中包括：①从数学角度，对混沌信号与随机信号进行了详细的理论分析，并指出了它们之间的异同点，为后面章节中混沌信号与噪声信号的分析与处理奠定了理论基础。②以经典的Duffing混沌系统为模型，着重讨论了非高斯背景下，混沌系统中微弱信号的检测与处理。③阐述了小波变换理论在混沌系统中噪声平滑的应用研究。并在传统的方法之上，提出了一种改进的基于小波变换的噪声平滑方法——多尺度小波SNR灵活取阀（即依据不同尺度小波信号SNR灵活取阀的）方法。由仿真和分析可知，取得了良好的噪声平滑效果。④主要对于多混沌信号的分离做了相应的研究。说明了反向迭代法在多混沌信号分离中的应用，通过理论和误差分析，在已有的方法基础之上，提出了一种反向迭代方法的改进算法----多分支算法，从理论上对其进行了分析与研究。本文所做的主要工作可概述如下：　　 ⑴在对含噪声的混沌信号进行小波变换时，相当于将其分解在不同的子频带上，使得混沌信号和噪声信号的频带往往叠加在一块，若只是从尺度角度选取阀值就会使得部分噪声信号难以滤除，有用信号反而会被当做噪声信号被除掉。基于此种情况，本文提出了一种改进的基于小波变换的噪声平滑方法——多尺度小波SNR灵活取阀法，通过仿真分析，取得了良好的平滑效果。　　 ⑵反向迭代在多混沌信号分离的应用当中，由于该方法存在噪声门限现象以及突发错误群的缘故，其分离效果不是很理想。通过误差分析，从理论上提出了一种反向迭代方法的改进算法——多分支算法，通过理论上的仿真分析，较之改进前，可以获得较好的分离效果。