由于大气中污染源气体排放增多,严重影响人们的健康。光声光谱检测技术由于实时性好、检测精度高已经成为污染源气体检测的关键技术。由于污染源气体相对含量少,加之复杂的外界环境,待测光声信号相对于噪声极其微弱。传统的信号检测方法难以准确检测。基于Duffing方程的检测方法具有噪声免疫性和对同频弱信号敏感性,但其检测性能与方法有待进一步改进,故很有必要对基于Duffing方程的光声微弱信号检测进行深入研究和探索。首先,对比分析了几种Duffing方程检测方法的优缺点,选择了驱动力扰动检测方法。在系统状态判别上,计算分析法耗时长,曲线观察法无法自动判别,都不适用。因此提出区域分隔方法进行改进,实验结果表明：系统能够正确判别混沌状态和大尺度周期状态且实现了自动判别。其次,详细分析了各参数对系统状态的影响。探讨了光声微弱信号产生机理、特点以及检测存在的问题。针对这些问题,提出了变尺度差分方法。结果表明：改进后的Duffing方程抗噪性能、检测精度都有很大的提高,实测信号的相对误差小。最后,提出了一款基于Dufffing方程的光声光谱污染源气体检测系统设计,分别剖析了光源、光声池以及信号处理模块所采用的设计方案。随后对实际应用中可能存在的主要影响因素进行了详细分析。该系统的成功设计不仅拓宽了Duffing检测方法的应用范围,还推动了它的研究发展。