1、激光誘導(dǎo)擊穿光譜(Laser-induced breakdown spectroscopy，LIBS)是一種新型的用于物質(zhì)成分快速檢測和元素分析的檢測技術(shù)，具有分析快速、不需要復(fù)雜樣品處理，可同時分析多種元素等優(yōu)勢。激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)包括光譜光譜數(shù)據(jù)的采集、處理以及后期的定量分析，最終確定物質(zhì)的組成成分以及含量，其中，光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理的結(jié)果直接決定元素定量分析的準確性。一般情況下，LIBS信號主要包括特征峰、背景和噪聲三部分組成，其中特

2、征峰具有典型的稀疏性特點，背景或者基線部分具有低頻的特點，噪聲具有高頻和隨機性的特點。因此，針對LIBS信號的特點，利用稀疏凸優(yōu)化理論對光譜信號進行處理，從而提高定量分析的精度，本文的主要研究內(nèi)容如下:
　　1、針對光譜信號的噪聲具有高頻和隨機性特點，且特征峰具有稀疏性，本文提出了一類新型非凸性懲罰函數(shù)，該懲罰函數(shù)是多變量泛化的最小極大值凸懲罰函數(shù)，它是對Huber函數(shù)的多元推廣，實現(xiàn)了對光譜數(shù)據(jù)的稀疏表示和降噪處理。利用本文提出

3、的算法對光譜信號降噪之后，可以去除LIBS中的高頻隨機噪聲。
　　2、針對基線漂移對LIBS定量分析的影響，由于光譜信號的特征峰具有明顯的獨立性和稀疏性，以及基線具有低通特性，本文提出了基于凸優(yōu)化理論的基線校正方法，使用指數(shù)懲罰函數(shù)來替代對數(shù)懲罰函數(shù)。本文通過對基線校正后的光譜進行定量分析，表明了本文提出方法的有用性。
　　3、現(xiàn)有的基于標樣的回歸模型在LIBS定量分析中精度差，針對這一問題，本文提出了改進的隨機森林回歸模型