滑坡是地壳表层岩体的一种灾变地质现象，是一种多发性的地质灾害。在我国西南、西北、华东、中南和华北的山区、丘陵以及黄土高原地区都有大量滑坡分布，滑坡灾害是世界上少数的几个极为严重的国家之一。据初步统计，我国每年由崩塌滑坡造成的经济损失在200亿元人民币左右。随着三峡工程的建设，地质灾害问题将会更加突出，库水位的上升和下降有可能引发一系列新的滑坡，因此，开展滑坡预测预报研究，就具有十分重要的现实意义和巨大的经济与社会效益；同时，对丰富和发展灾害预报理论，推动工程地质、环境地质和岩土力学向更高层次发展也具有重要的理论意义。 本文以小波分析为工具，以岩石变形破裂信号为分析数据，提出了多尺度岩石破裂前兆常识别分析，并得到较为理想的工程处理结果。通过理论分析，数据仿真，分析和验证了基于小波分析的斜坡演化前兆异常识别方法。多尺度分析理论引入到斜坡演化前兆异常识别中，利用多尺度算法分析观测信号往往能获得更多的信息，从而降低问题的不确定性和复杂性。 分析了小波多尺度方法原理，提出了应用小波进行分解和重构的方法。从Lipschitz指数出发，通过分析白噪声和信号小波变换的特征。给出了小波多尺度的降噪原理。对选取小波基的选取原则进行了探讨。 最后，对本文提出的方法进行了验证、分析和总结。 实例结果表明，本文提出的小波降噪具有较好的效果，同时用小波多尺度分析分解岩石破裂信号，比较准确找到岩石变形破裂的突变点。本文的研究成果丰富了灾害预报理论，为滑坡防治提供了新的理论和方法。