在这个高度信息化的社会，信息科技的迅猛发展已经成为世界科技革命发展的驱动力。信息通过信号作为荷载者进行传递、交换。但在传输的过程中，不可避免的会夹杂着噪音。因此，从杂乱的噪音中检测出信号显地格外重要。对信号的处理主要包括检测和估计两部分。在掌握不同先验信息的情况下，可采用不同的准则对信号进行检测和估计。　　 本文的第一章对论文的研究背景进行了简要介绍。在第二章中，通过对似然比检验的介绍，说明信号强度存在一个界值。当信号强度大于该界值时，信号可以被有效地检测出来;当信号强度低于界值时，不存在有效的检验方法。另外，在对信号的存在性进行判断时，存在比朴素的全局搜索更快捷的算法。将上述方法应用于实际生物问题中时，可根据现实情况增加一些限制条件，从而对海量数据包含少量信号的情况进行快速检测、估计。这些内容在第二章中介绍的似然比选择中进行了讨论。在第三章中，在对小波分析的基本理论进行简要概述之后，我们介绍了一个寻找函数断点的定理，可以通过比较小波系数绝对值的大小找到函数的间断点。第四章为数值模拟，我们将似然比法与小波分析法进行了比较。通过比较可以看出，似然比法对信号比较敏感，可以检测出微弱的信号，而小波分析法则可呈现更多关于信号的信息，尤其当信号不是一条线段而是其他形式的函数时，小波分析方法更为有效。