随着光谱分析技术的不断发展,光谱测量已经广泛应用于工业、矿业以及日常生活中。在使用光谱仪对物质进行光谱分析时,数据很容易受噪声和干扰影响,导致分析结果准确性降低。因此,对光谱数据进行去噪处理具有迫切性与实用意义。传统的去噪处理方法如傅里叶分析、曲线拟合和平滑等方法虽然在数据处理领域卓有成效,但在面对复杂光谱数据时却收效甚微。而小波分析作为新兴的信号处理手段,凭借着灵活的时频域细化能力,成为了光谱信号分析与处理的天然工具。本文先从光谱仪结构组成、噪声来源分析以及光谱信号预处理等方面出发,对于实测的含噪光谱信号,在小波理论的基础上设计了小波阈值去噪算法进行处理,通过对比不同小波基函数、小波阶数、层数和阈值的组合,对多次实验得到的去噪结果进行了分析,从信噪比、均方根误差和平滑度等角度综合考虑,确定了传统方法下去噪效果最优的组合。其次,考虑到软硬阈值的局限性,本文采取了一种半软阈值函数和加权阈值函数来获得更佳的去噪效果。此外,基于二维图像处理中的贝叶斯阈值的概念,我们对传统小波阈值加以改良,形成了一种改进的小波贝叶斯阈值滤波算法,与传统的小波阈值算法相比获得了更好的去噪效果。再其次,在研究小波阈值滤波算法的基础上,选用改进的贝叶斯硬阈值方法在FPGA中设计了小波滤波器实现的方案。我们基于数据分帧的思想采用双乘法器对称结构来实现滤波器的硬件结构。对每个模块分别进行建模并用Verilog硬件描述语言仿真验证其功能,再将硬件计算的结果导入到MATLAB中。通过对比两种不同方法得到的滤波结果图,证明了硬件方式实现的小波阈值滤波器对数据进行处理的结果与软件算法计算结果一致,即滤波后的光谱信号能够达到实际检测分析的要求。最后,本文通过对小波滤波器的运行速度和占用资源进行分析,得出基于FPGA实现的小波滤波器在光谱数据实时处理方面具有绝对优势。此外,本文对光谱领域的小波去噪方案进行了一些实验和探究,这些实践工作对于光谱信号小波去噪理论的研究和发展具有积极的意义。