随着桩基工程的发展,桩基的动力学检测技术得到了广泛的应用,其中应力波反射法以其设备轻便、检测快速、成本低廉等优点而成为桩基完整性检测的重要手段,取得了一定的社会效益和经济效益。但是由于传统应力波反射法波形的判别主要依靠测试人员的经验,使桩基检测结果存在较大的误差。小波分析是近些年来发展起来的一种新的时频分析方法。小波分析克服了短时傅立叶变换的缺陷,具有多分辨率分析的特点,广泛应用于各个时频分析领域。本文主要通过小波理论对桩基应力波反射信号进行特征提取和信号分析。首先对原始波形图像进行预处理,进而提取出离散的波形信号,然后进行小波变换,分离出各个频率段的波形信息,从而提取出能够充分表征反射波信号特征的向量。为了验证小波变换所提取的特征向量是否概括了原始信号的主要特征,将提取出的特征向量作为神经网络的输入特征向量,结合神经网络的学习和识别能力,实现桩基信号的检测。通过分析小波系数的奇异点,可以大体上计算出故障产生的位置。实验表明,该方法具有较强的识别能力,在桩基信号检测中具有较好的应用前景。