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本文提出了一种基于小波变换和RBF神经网络的天体光谱分类方法。首先利用小波变换除去谱线中的噪声、提取特征谱线;然后使用RBF神经网络分类,RBF网络的输入为提取的特征谱线。实验结果显示该方法具有良好的鲁棒性,算法效率很高,正确分类率(CCR)远远高于经常采用的主成分分析特征提取方法,因此特别适合于低信噪比的光谱数据分类。