随着电子技术的发展，电子测试设备的采样频率越来越高，当测试设备在进行长时间的实时监测时，将会产生数百兆甚至数千兆的海量测试数据。本文针对海量测试数据在进行信号处理与特征信息提取时存在的处理速度缓慢以及特征提取困难的问题，对海量数据稀化算法进行深入的研究，提出一种针对海量测试数据的非均匀数据稀化算法，并对稀化后及局部重构数据的信号处理方法进行系统研究，在此基础上以LabVIEW为平台设计了海量数据处理系统，完成了稀化算法的软件实现。主要有以下研究成果：首先从理论上对海量数据均匀稀化与非均匀稀化进行了深入的研究。给出了数据均匀稀化的理论依据；根据数据非均匀稀化理论，提出一种基于曲率变化的稀化算法，并针对海量测试数据进行了适用性改进；最后提出了一种稀化后局部数据的重构方法。其次系统研究了稀化后数据及局部重构数据的信号处理方法。主要对参数测量、相关分析、能量谱、功率谱、幅度谱、相位谱、短时傅里叶变换、魏格纳-威尔分布以及小波变化等时频域信号分析方法进行了理论研究，为海量数据特征信息的获取提供了理论支撑。最后在理论研究的基础上，根据系统设计方案，采用模块化的设计思想，以LabVIEW为平台设计了海量数据处理系统，该系统包括用户登录、海量数据稀化、信号特征分析、数据存储与报表打印等五个模块，对系统各模块进行了仿真验证，并利用水声定位系统中的水声信号对数据稀化算法及其它各功能模块进行了实验分析与验证。结果表明，该系统能够对海量测试数据进行有效的稀化，并能够准确的提取信号的特征信息，基本满足了常用工程测试数据后期处理的需要，系统方案也具有较强的可行性。