小波分析是近二十年来很受关注的一个领域，其中第一代小波已成为地球物理领域进行数据处理的一个重要的工具之一，它是一种信号的时间～尺度（时间～频率）分析方法，具有多分辨分析的特点，在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。提升小波作为第二代小波，以其独特的算法结构、快速运算能力以及低存储需求，且适合于自适应、非线性、非奇异采样和整数到整数的变换等优点，受到信息科学领域的广泛关注。但在地球物理领域还应用不多。 本文将第一代小波和第二代小波的多尺度性用于重力异常的分离上，从简单的两层球体模型重力异常的分离，三层球体模型重力异常的分离到复杂的四层球体模型重力异常的分离，得出各种模型异常分离的最佳尺度，以及异常多尺度分离的各层球体间最小间距；通过各尺度的分离，得出：第二代小波受数字离散化截断引起的小波变换过程中的高频干扰和边缘效应的影响，要比第一代小波受到的影响要小；第二代小波分离出的异常形态，比第一代小波失真小。总体表明，第二代小波优于第一代小波。 利用第二代小波，对大厂矿田1:50000布格重力异常进行了多尺度分离，通过对分离出的局部异常进行分析，推断了隐伏花岗岩体的分布形态，同已有的地质资料和其它物探资料相对照，证明了所分离的结果是令人满意的，也为后继的数据处理准备了条件。从而说明：第二代小波，将是地球物理领域进行数据处理的重要的工具之一。