大天区面积多目标光纤光谱望远镜(简称LAMOST)是中国正在研制的一台大型光纤光谱天文望远镜，它的建成将使我国天文学在大规模光学光谱观测以及大视场天文学研究上，居于国际领先的地位。LAMOST一个观测夜将得到上万个天体的光谱，属于海量数据，因此迫切需要一个全自动的观测运行和数据处理系统，本文工作是在该背景下开展的。本文首先介绍了LAMOST的观测流程和数据处理流程，然后在深入学习小波分析基本理论的基础上，将其合理有效的用在LAMOST光谱预处理中：光谱去噪与拟合连续谱。最后对LAMOST中的难点问题——波长定标和天体光谱的识别与分类做了详细的分析，主要做了以下几方面的工作：1．学习LAMOST的观测流程和数据处理流程，参与开发了LAMOST二维光纤光谱数据处理程序，该系统可以快速、有效的对LAMOST观测到的一组光谱数据进行处理。2．提出一种基于小波包与支撑矢量机的天体光谱自动分类方法。该方法未用到谱线信息，避免了谱线提取的复杂过程，使得在低信噪比、红移未知的情况下，依然能够对活动天体与非活动天体进行有效的识别。与现有方法相比，该方法不仅提高了识别率，而且具有相当好的鲁棒性。3．提出了一种基于谱线匹配的波长定标方法。通过小波变换计算零交叉点，确定定标灯谱中谱线所对应的有效区间，然后利用谱线信息进行匹配，和整个光谱匹配方法相比，数据处理的速度有了显著提高。