瞬态声信号是声信号处理中涉及面广、信息量大、应用领域宽的一类声学信号，如在军事、公共安全领域中广泛应用的超音速飞机、枪炮、高动能武器运动所产生的激波信号。由于瞬态信号具有短时、能量瞬变的特点，其信号中的奇点和不规律结构特征是瞬态信号分析的关键因素。不同瞬态信号的奇点特征，是该类信号的检测、分离及辨识的重要手段。　　本研究论文面向瞬态信号开展信号分析及检测器研究，内容主要包括低信噪比下激波信号的奇点分析与检测器设计等方面，重点基于N型激波的信号奇点分析开展检测器设计与研究。在研究方法上，首先讨论激波信号产生、传播与测量，提取信号的物理特征，构建激波信号典型模型。在统计信号检测的理论框架下，设计最优的检测器。具体研究内容是构建了激波的检测体系，主要包括两类检测器，分别从噪声的统计模型、信号的模型表示等方面研究检测器，并考虑实际应用中计算量和性能的折衷，创新点总结如下:　　(1)提出了基于统计模型的多尺度激波检测器。本文根据激波的信号模型中存在边缘特征，提出一种新的小波系数的统计模型，对数正态分布模型。该模型适合于存在明显边缘特征信号的小波系数的统计分布。并在新的系数统计模型基础上，推导出基于小波变换的最优多尺度边缘检测器。该模型揭示了常用的多尺度积激波检测器在统计信号检测理论中的支撑条件。提出检测算法，并通过区分噪声和信号系数子集，提升不同假设下统计均值和方差的估计精度。仿真实验结果表明，该算法改善低信噪比下的检测性能，提升检测率，降低虚警率。　　(2)提出了基于奇点特征表示的激波信号检测方法。通过分析激波产生的物理原理，分析信号函数的特点，运用函数中连续性分析的知识，采用利普西茨连续条件描述激波信号中的奇点和正则性结构。在该信号模型表示下，通过小波函数分析，在小波域实现对激波信号的一种稀疏表示。并在稀疏表示的基础上，提出一种激波信号检测器，该检测器能快速计算并具有良好性能。实验结果表明，提出的检测器可以明显改善低信噪比下的检测性能。相对创新点(1)中提出的检测器，低信噪比下检测性能有大幅的提升。　　(3)提出了基于利普西茨条件表示的瞬态信号检测方法。将激波信号模型扩展至一般的瞬态信号，提出一种新的范围广泛的数学模型描述瞬态信号函数的中奇点和正则性结构，即利普西茨连续条件。在该瞬态信号模型表示下，提出一种具有广泛适用性的瞬态信号检测器，该检测器适用广泛、能快速计算并具有良好性能。结果表明，提出的检测器可以改善低信噪比下的检测性能。在某些信噪比条件下，性能接近匹配滤波器，明显优于能量检测器。在合理表示信号信息和使用信号信息的情况下，能明显提升检测器的性能。