自激光探针技术诞生以来,研究者主要集中于激光诱导等离子体的物理特性、实验样品的物理化学性质、实验参数优化和仪器设备性能等方面的研究,光谱数据处理方法的研究没有得到足够重视。然而作为一种有力的软优化方法,数据处理方法有着诸多方面的优势。一方面,数据处理可以代替某些高精度硬件设备实现技术指标,降低硬件成本;同时解决硬件优化无法克服的技术难题,提升光谱分析的质量;另一方面,数据处理通过提取光谱的有用信息并对数据进行再加工,可以显著提高光谱分析的精度。本文通过对光谱数据预处理方法和定量分析方法的研究,有效提高了定性和定量分析的准确度。首先,本文研究了基于连续小波变换的激光探针谱峰识别算法,提出了一种自动计算噪声的新方法,采用连续小波变换结合信噪比阈值法实现谱峰的自动识别。将该方法应用于土壤样品的光谱中,结果表明,该方法能够有效排除尖峰噪声的干扰,识别强峰,并且具有较强的重叠峰分辨能力和良好的定性分析能力,为后续的定量分析奠定了基础。其次,本文提出了基于离散小波变换背景扣除的改良算法,对传统的背景拟合算法进行修正。通过对微合金钢样品的激光探针光谱进行背景校正,并对Cr、V、Cu和Mn元素进行定量分析。结果表明,该方法能够使谱线的背景明显降低,并能有效避免出现背景的高估现象,与未进行背景校正、多项式拟合背景扣除方法和常规的小波变换方法相比,这种方法能够改善光谱质量,提高回归模型的准确性。然后,本文研究了基于遗传算法和偏最小二乘法相结合的定量分析模型。通过对11种土壤组成成分Mn、Cr、Cu、Pb、Ba、Al2O3、CaO、Fe2O3、MgO、Na2O和K2O的含量分别进行预测,证明遗传算法作为谱线选择的一种预处理方法,能够有效去除光谱中重复、多余或不相关的变量,减少用于偏最小二乘法建模的光谱谱线数目,从而减少建模时间,最终简化模型。对于大部分土壤组成成分,该模型都能够显著改善定量分析的准确度。最后,本文研究了基于偏最小二乘法和人工神经网络相结合的定量分析模型。将该模型应用于激光探针土壤定量分析中,对11种土壤组成成分的含量进行预测。结果表明,该模型能够将偏最小二乘法降低自变量多重共线性和人工神经网络具有非线性处理能力的优势结合起来,显著改善了激光探针定量分析的准确度。