随着500米口径球面射电望远镜FAST的建成和配套的超宽带接收机、19波束接收机设备的逐次调试试运行,脉冲星巡天数据进入PB时代。国外的射电望远镜建成较早,数据记录密度低,产生的数据量仍然处于GB量级,已有的脉冲星处理技术计算效率低下,无法直接应用于新的场景。在这种情况下,脉冲星数据计算处理、脉冲星候选体识别筛选等问题的解决仍存在很大的困难,也是一个不小的挑战。本文的主要工作如下:第一、结合脉冲星搜索算法的特点,采用分布式技术与并行化技术相结合的方法,设计并开发了基于脉冲星处理套件PRESTO的分布式脉冲星数据计算系统,数量级的提升脉冲星搜索计算能力,并针对计算系统,搭建了计算系统的运行管理平台,提高系统的可维护性,降低了运行和管理分布式系统的操作复杂度;第二、提出了一种基于模式识别的脉冲星候选体特征提取算法,并结合数据库技术进行快速的脉冲星候选体筛选与排序,作为对脉冲星候选体工作的有力的补充和辅助工具。经过测试,分布式计算系统数量级的提升了脉冲星数据处理的效率;使用提取的脉冲星候选体特征筛选识别候选体的效果也达到了设计预期。本文的工作已经运用于FAST射电望远镜试观测运行阶段的脉冲星数据处理工作中,解决了脉冲星数据处理中的实际问题。