在光谱学、物理、化学、医学、光通信、雷达、天文学等众多研究和应用领域,都涉及到微弱信号的精密检测。任何一个系统必然存在噪声,而当所测量的信号相当微弱时,如何把淹没于噪声中的有用信号高质量提取出来便成为微弱信号检测的关键环节,所以微弱信号检测技术的核心就是从大噪声背景中提取有用信号,探索新技术及新方法最大可能提高检测系统输出的信噪比。DSP因其高精度,高处理速度,低功耗等特点在信号处理中占据了及其重要的地位,在信号处理领域受到了极大推崇。鉴于DSP的诸多优势,本文深入地研究了基于小波变换的微弱信号探测理论、算法仿真及算法在DSP中的实现。在明确了微弱信号检测的核心任务就是信号去噪后,通过对传统去噪技术简要比较后提出了采用在时域,频域均有良好局部性的基于小波变换的去噪方法。针对基于小波变换的信号去噪方法本文进行了两方面的研究,一方面深入研究了小波变换的理论基础和Matlat算法,并利用Matlab编程仿真实现了基于小波变换的信号去噪方案,验证了该方案的正确性及可行性；另一方面以仿真实验为基础在TMS320C6416DSP环境中设计实现了相同的方案并经过反复优化及改进最终实现了信号的实时处理。其中,在仿真实验中还重点研究了基于小波变换的信号去噪所涉及到的关键技术,如小波基的选择,阈值的选择以及阈值函数的建立等。而DSP实验方案更多的是关注信号实时处理所面临的难题,如分时采样时的吉布斯效应,小波重构时的信号插值等。本文研究内容包括了微弱信号检测算法的理论分析建模并编程仿真,也包括了硬件平台的搭建并在此平台上实现设计方案并通过不断地优化改进最终实现信号的实时处理的过程。最后通过一些测试实验对系统的功能及性能进行了定性分析。另外,本文研究重点集中在微弱信号检测系统中的关键技术,设计中所实现的实时信号检测仅是系统雏形,若需应用到实际中仍需更加全面深入的研究。