能量色散X射线荧光（Energy Dispersive X-Ray Fluorescence,EDXRF）光谱分析是一种对样品中元素种类及含量进行精确测量的分析技术。EDXRF光谱分析技术广泛应用于地球科学、材料科学、考古学与医学、环境监测和航空航天等诸多科研和生产领域,因此对EDXRF光谱分析的研究具有重要的意义。EDXRF光谱分析的系统构成包括:X射线光管、探测器、多通道脉冲幅度分析器及上位机。本文对EDXRF光谱分析中三个关键部分进行详细的研究,包括多通道脉冲幅度分析器中的成形算法、EDXRF光谱谱线的处理（本底扣除和特征峰定位）及定量分析。提出了具有一定创新性的成形算法、谱线处理方法和定量分析算法。本文的主要研究内容如下:（1）提出一种针对双指数衰减核脉冲信号的双极梯形成形算法。对该算法的数学原理进行了详细推导,利用Simulink对算法进行了仿真,并在Vivado中进行了工程的时序仿真和功能仿真,最终在FPGA中对该算法进行了实验验证。实验结果表明:双极梯形成形算法对于脉冲信号的成形效果较好,提升了幅值提取的准确度,同时能够有效克服双指数衰减核脉冲信号的弹道亏损和减弱基线漂移。（2）针对现有的本底扣除和特征峰定位算法所存在的不足,提出使用惩罚最小二乘法进行EDXRF谱线本底扣除和findpeaks函数法进行特征峰定位。所完成的实验验证包括:使用小波变换、多项式拟合和惩罚最小二乘法进行本底扣除;导数、对称零面积变换和findpeaks函数法进行特征峰定位。实验结果表明:相较于传统算法,惩罚最小二乘法进行本底扣除和findpeaks函数法进行特征峰定位均具有更好的效果。（3）针对现有定量分析方法存在需要标准样品多和计算复杂度高的缺陷,提出将遗传算法优化的BP神经网络（GA-BP）应用到EDXRF光谱分析技术中,并使用该算法对中低合金钢中Cr（铬）、Mn（锰）和Ni（镍）元素进行含量分析。结合化学分析法和基本参数法对该算法进行精度对比。结果表明,GA-BP神经网络具有较好的分析精度,同时具有较低的复杂度的结论。