地震数据主要经过采集、处理和解释三大部分。由于仪器探测层的深浅,工作环境的复杂,以及仪器自身的原因会带来各式各样的干扰。如何消除这些干扰噪声是数据处理的首要任务,良好的信噪比才能为后期数据解释的准确性提供保障。相比传统的傅里叶变换,小波克服了其单分辨率分析的缺点,可以在不同的尺度下来观察信号特征,而且在时域和频域都具有良好的局部分析能力,近三十年来,小波变换理论得到了非常快速地发展。本文的主要工作是研究了小波变换相关理论及其在地震信号降噪方面的应用。论文首先说明了地震信号降噪的意义及研究现状,进而介绍了地震中常见的两大类噪声相干噪声和随机噪声,以及各类别下不同噪声产生的原因,各自的特点和去除这些噪声的常用方法,并引出本文的重点小波变换降噪。然后对小波分析理论作了详细地介绍,包括与傅里叶变换、短时傅里叶变换进行比较分析,小波的定义,连续小波变换和离散小波变换的原理,多分辨率分析的概念以及经典的Mallat算法如何实现等。接下来深入研究了将小波变换应用到地震信号降噪。通过误差分析,选取了分解与重构时小波母函数不同的bior2.4小波,并确定了小波分解的尺度,介绍了小波变换的模极大值降噪和阈值降噪两种方法的原理,并借助Matlab平台完成了不同降噪方法的仿真,最后用实际地震信号进行验证,分析了所得数据和处理效果图,证明了小波变换在地震信号降噪中的有效性并指出了尚且存在的问题。