本文以光谱测量数据处理与分析为工作内容,对常用的光谱预处理方法从四个方面进行了研究,分别为光谱数据的筛选与处理、光谱数据去噪、消除光谱谱线重叠和固体颗粒等因素的影响以及光谱特征谱线的标定。提出了一种小波自适应阈值去噪方法以及光谱数据去噪评价指标选取。论文主要内容如下:第一章绪论部分。首先介绍了本课题的研究背景、光谱技术发展情况、光谱仪组成结构和光谱技术特点,然后介绍了本文的研究工具、研究内容和创新点。第二章概括总结了现有的光谱预处理方法,分别从数据筛选、噪声滤除、消除多种因素影响,以及特征谱线标定四个方面进行了光谱预处理方法的分析研究。其中数据筛选算法包括异常数据的分析与处理以及为了增加差异性的数据增强算法;噪声滤除算法包括常用的平滑算法、傅里叶变换和小波变换;消除多种因素影响算法包括导数算法、SNV和去趋势算法以及多元散射校正算法;特征谱线标定包括谱线自动寻峰和谱线对应元素标定。第三章以光谱信号处理为背景,对小波去噪方法进行了研究。首先阐述了小波去噪方法的原理,然后总结了常用的三种小波去噪方法,分别为小波变换模极大值去噪方法、小波系数相关性去噪方法和小波阈值去噪方法。然后重点对小波阈值去噪方法进行了研究,小波阈值去噪又分为强制阈值去噪、默认阈值去噪、给定阈值去噪、自适应阈值去噪。本文对小波自适应阈值去噪进行了深入研究,小波阈值去噪中最关键的是阈值的选取,因此本文提出了一种新的阈值选取方法,将遗传算法用于小波自适应阈值去噪中阈值的选取,经过试验验证,与现有的四种阈值选取方法相比,遗传算法用于小波自适应阈值去噪的阈值选取,优势非常明显。第四章主要对去噪的评价指标进行了详细的研究。现有的去噪质量评价方法主要包括均方误差、信噪比、光滑度、相关系数等。本文在现有去噪评价指标的基础上,提出了一种针对光谱信号去噪效果评价的综合评价指标Q,它是基于信噪比和峰值相对误差的一个评价指标,经过试验验证证明这个评价指标具有一定的优势和稳定性,可以用于以后的光谱信号去噪效果评价。第五章对研究工作进行了总结以及对未来的展望。