近年来,食品安全问题频繁发生,严重危害了人们的身体健康和社会的和谐,因此,对食品安全的准确、快速检测意义重大。为解决传统食品安全检测过程复杂、设备维护量大等问题。本文基于三维荧光光谱分析技术,结合四元数主成分分析(Quaternion Principal Component Analysis,QPCA)方法,进行食醋溯源和食用油掺杂快速检测研究。论文的主要研究内容有:首先,综述三维荧光光谱分析技术和四元数信号处理算法的国内外研究现状以及基本理论。其次,实验采集江苏恒顺、山东鲁花、山西紫林和天津天立四种品牌120个食醋样本的三维荧光光谱;采用置零法和三角形内插值法分别对三维荧光光谱进行预处理,比较二者结果;分别采用平行因子分析和四元数主成分分析对食醋品牌进行检测,并对两种分析结果进行比较。其中,四元数主成分分析结合K近邻分类器的分类正确率达到了100%。再次,实验采集菜籽油、大豆油、花生油、调和油和玉米油分别掺杂煎炸油后240个样本的三维荧光光谱,对样本光谱数据进行四元数并行表示,分别利用主成分、四元数主成分分析算法进行特征提取,并进行比较;对特征提取之后的信息建立基于粒子群优化算法的支持向量机分类模型,进行食用油与掺杂煎炸油的分类,分类正确率达到了100%。最后,针对菜籽油、大豆油、花生油、调和油和玉米油分别掺杂煎炸油后140个样本的三维荧光光谱数据进行四元数主成分分析,并分别结合偏最小二乘回归和支持向量机回归算法建立煎炸油浓度预测模型,对两种模型结果进行比较。其中,基于支持向量机回归方法所建模型验证集数据的相关系数、均方误差、均方根误差可达到0.9999、0.1163、0.341,较偏最小二乘回归方法更优。