太赫兹时域光谱技术能够准确地获取非极性、非金属材料的内部信息,在无损检测领域占据重要地位。在检测过程中,实验环境噪声、材料的吸收和层间多次反射等因素降低了太赫兹信号的信噪比,进而影响后续无损检测信息的获取和解读。小波变换在处理信号时具有时频局部化和多分辨率分析等优势,因此本文将小波变换应用于太赫兹无损检测信号预处理中,主要完成如下工作:(1)以反射式空气太赫兹时域信号为实验对象,研究最优小波去噪组合的选取过程。提出了δ-σ规则用于评价小波去噪过程中各参数的去噪效果,克服了信噪比、均方根误差评价规则中理论最优解与真实情况存在较大偏差的弊端。基于δ-σ评价规则,遴选了小波基、分解层数、阈值规则等参数的最优解。实验结果表明:组合使用Sym7小波进行5层分解,极大极小值法确定阈值,并应用软阈值法和Mln重调方法能获得较理想的信号去噪效果。经大量实验验证,该结论可推广应用于大多数太赫兹时域信号。(2)将小波变换应用于材料的光学参数提取。建立了光学参数提取模型,搭建了透射式单点检测实验平台,编制了软件用于获取和对比最优小波去噪组合预处理前后获得的聚碳酸酯样件光学参数。结果表明:经小波去噪预处理后,折射率谱标准差为0.0043,远优于预处理前的0.2177;平均折射率为1.657,相较预处理前准确度更高;并在0.72THz处的吸收系数谱中提取到预处理前无法识别的吸收峰。(3)将小波变换应用于无损检测成像。提出了层析短时积分成像法用于内部空隙缺陷检测,克服了传统层析法成像参数不够稳定的弊端。搭建了反射式成像实验平台,编制了软件用于获取最优小波去噪组合预处理前后高密度聚乙烯、酚醛塑料、玻璃纤维增强塑料三种内部空隙缺陷样件的检测图像,提出了使用韦伯对比度和缺陷识别率综合评价成像效果。结果表明:小波去噪预处理能够显著改善材料吸收、层间多次反射造成的对比效果差、噪声带干扰等成像质量问题,有效提升缺陷检测能力。本文利用小波变换对太赫兹时域信号进行去噪预处理,旨在通过提升初始信号质量使检测结果更加准确地反映材料的结构和性质。该方法区别于当前主要针对检测结果进行处理的去噪手段,为提取噪声背景下材料的真实信息提供了新的解决方案。