变电站是输变电系统的重要环节，其自动化实现了对变电站内的主要设备和输、配电线路的自动监控和保护，以及与控制中心通信等综合性的功能。因此，数据采集作为变电站自动化系统信息来源的主要手段，具有十分重要的研究价值。另外，为了保证生产、生活的顺利进行，对于电力系统中的故障必须能够及时发现和切除。 论文对变电站数据采集进行研究，采用高速数字信号处理器完成交流采样工作。对于电力系统这种实时性要求较高的场合，采用DSP对信号进行处理既能获得较好的实时性，又能降低成本。 小波分析是近年来发展起来的一种用于处理非平稳信号的分析方法。小波变换具有良好的时频局部性，具有变焦距的特点，对故障信号中的奇异点能够准确识别，是论文中应用的主要分析方法。 小波方法要在实时系统中得到应用，需要较快的计算速度，论文中对快速小波变换也有说明，并给出了一种快速算法，与常见的Mallat算法具有同样的效率。 对于电力系统故障信号的分析，本文应用Lipschitz指数对奇异点进行识别，并在论文中给出了仿真计算例子。对于采集到的信号中含有的噪声，论文中用一个实例说明了去噪的方法及效果。