振动信号的检测与分析无论是在工程应用中还是在军事应用中都有着非常重要的意义。在实际生活中，有用的信号没有“纯净”的介质来供其传递。因此，信号在传递过程中都要受到各种各样的噪声的干扰。在工程实践领域有自然的噪声干扰；在军事应用领域中有敌方的电子干扰。特别是在信号发生突变的时候，由于噪声的存在这些重要的有用信息就被覆盖了。这些信号突变(即信号的特征)对于接收到信号的一方是非常有用的。在工程实践中，可能是机器出现故障；在军事对抗中可能是敌方的武器出现或我方的武器损坏，这些都将给我们带来重大的甚至是致命的影响。那么从各类受到噪声干扰的信号中检测到原来的有用信号就成为了一个非常值得研究的课题。本文主要依靠小波理论对一维振动信号进行降噪处理，并采用小波变换法和PCA(主成分分析或主元分析)法相结合的方法对信号的奇异性进行检测在信号的特征值提取方面得出结论。小波理论分析方法是纯数学、应用数学、物理学和工程技术应用的完美结合。从数学的角度来讲，小波分析理论是大半个世纪以来“调和分析”(包括傅立叶分析、函数空间等)的结晶。它的形成与发展是20世纪最辉煌的科学成就之一。小波分析方法已经成为当前最强有力的分析工具之一，而且在继续向前蓬勃的发展着。至今，研究小波的新理论、新方法以及新应用仍具有重要的理论意义和实用价值。另外在分析实际问题的过程中，主成分分析方法可以去除变量之间的相关性，从而减少解决问题的复杂性。本文中就应用到这种方法来对小波变换的系数去相关，改良它的奇异信号检测效果。