随着科学和技术的发展与进步,现代分析化学方法逐步实现了仪器化、自动化和计算机化。各种现代分析仪器的出现快速准确的为人们提供了多维化、海量化的测量数据。分析仪器与分析软件的结合,使分析化学迈入智能化时代。与此同时,化学研究者们也面临着一个巨大的难题—如何从大量的原始测量数据中提取有用的信息以解决相关的实际问题。化学计量学随着计算机科学、统计方法学和应用数学等在化学领域中广泛深入的应用而应运而生,为分析研究提供了有效的工具。使用信号多分辨方法可解决化学图谱中信号漂移、散射等问题,有利于目标组分特征信号的提取;通过对特征信息进行进一步的筛选,提高模型预测的准确性、可靠性。如,小波分解（Wavelet Transform,WT）可以处理非平稳信号,其小波基函数和尺度因子有助于提取不同分辨率下的特征信息;Tchebichef矩方法具有矩不变性以及强大的特征提取能力;灰狼算法（Grey Wolf Optimization,GWO）可以自适应调整收敛因子和信息反馈机制,从而实现局部优化和全局搜索之间的平衡。本学位论文基于原始的常规化学图谱,主要开展了信号多分辨与特征筛选方法相融合的研究,以解决复杂体系中目标组分的定量问题。论文主要研究内容如下:第一章绪论本章内容首先简要介绍了化学计量学的发展历史及在分析化学中的应用。其次,介绍了小波分解、Tchebichef矩方法和灰狼算法的发展以及相关的应用。最后,简要的介绍本学位论文的三个研究工作。第二章基于三维荧光图谱定量分析茶叶中的茶多酚茶叶历史悠久,一直是人们饮食文化中不可缺少的一部分。茶多酚是茶叶中重要的成分,对于人体也具有很多的保健作用。在发挥有益功效的组分中,儿茶素类化合物是典型代表。在本工作中,提出了一种基于三维荧光测定方法结合信号多分辨的化学计量学方法,快速并准确的测定了4种儿茶素类茶多酚。其中,小波分解和Tchebichef图像矩（Tchebichef moment,TMs）方法用于特征提取,灰狼算法和逐步回归（Stepwise Regression,SW）用于信号和变量筛选,最后建立了偏最小二乘（Partial Least Squares,PLS）回归模型。4个模型的预测决定系数（）均大于0.9018;预测均方根误差（RMSEp）均小于3.1442。结果表明,建立的模型可以用于4种儿茶素类化合物浓度的预测。综上所述,根据目标组分信号特征选择合适的信号分辨方法对四种儿茶素类茶多酚的浓度进行预测是一个可行的检测方式。第三章基于UV-vis光谱对微量均相催化剂的快速定量作为化工生产的重要因素之一,催化剂含量直接影响反应过程和产品质量。均相反应体系中微量催化剂的定量分析仍面临很大挑战。在这项工作中,提出了一种基于紫外可见分光光度法快速测定微量均相催化剂的简单有效的新方法（WT/TCM-GWO,WTG）。该方法将WT方法和Tchebichef曲线矩（Tchebichef curve moment,TCM）方法与GWO方法相结合,从样品的原始紫外光谱中提取特征信息,然后采用偏最小二乘法建立了回归预测模型（WTG-PLS）。模型的为0.9842,检出限（LOQ）为0.07‰。日内和日间精密度分别为3.97%和4.36%。三种实际样品不同浓度的加标回收率在97.6-101.9%之间。结果表明,所得到的模型是令人满意的,可用于实际测量。与传统的建模方法相比,该方法更加准确可靠,为企业产品质量控制提供了一条可行的新途径。第四章基于近红外光谱定量分析土壤中的重要指标土壤是一种地球表层的疏松物质,土壤中的有机质（Soil Organic Matter,SOM）是衡量土壤肥力大小的重要标志,也是衡量种植作物种类和预估作物产量的重要标准。麦角甾醇（Ergosterol）作为真菌微生物的特征甾醇,其相对含量被作为真菌生物量的一个指标物质。本研究中采用近红外光谱（Near Infrared Spectrum,NIR）结合3种信号多分辨方法对土壤中这两种重要指标进行定量分析。首先,采用单一方法（WT方法/TCM方法）对NIR光谱进行特征提取,建立SW模型和PLS模型。其次,采用WT方法、TCM方法和GWO方法的不同融合对NIR光谱进行信号分辨并建立了相应的定量模型。单一方法中SOM分析模型的最高为0.9248,Ergosterol分析模型的最高为0.8258。融合方法中SOM分析模型的最高为0.9470,Ergosterol分析模型的最高为0.8965。结果表明,尽管单一方法建立的模型可以定量分析土壤中的有机质和麦角甾醇,但是融合方法所建立的模型预测更准确。本研究工作不仅实现了土壤中两种重要指标的定量分析,也将多种建模方法进行了对比,并为模型的评价与选择等提供了有益的借鉴。第五章结论与展望本章内容总结了硕士研究工作的内容,并对信号多分辨方法及其在化学图谱分析中应用进行了展望。