随着国民经济的发展,人们对食品与要药物的安全性要求越来越高,这就要求我们对食品和药物等物质的成分认识更加深入。为了保证这些直接与人们生活息息相关的产品的质量,我们一方面要能够对已经下线的产品进行精确的定性、定量检测,另一方面还需要能够在生产的过程中对生产流程做到实时监测,加强对生产中各个环节的控制,做到及早发现问题,把安全风险降到最低。红外光谱在这方面有着很重要和广泛的应用。从光谱仪获得光谱数据含有很多的缺陷。要想用光谱来进行定量定性分析,就需要对红外光谱数据进行预处理。而其中最重要的就是从新校准由于测量条件和环境变化等所引起的基线漂移。针对基线漂移噪声的特性,本文在基于滤波的方法中提出了中值滤波与小波变换的综合处理算法。这种方法是采用中值滤波算法从光谱信号中提取基线信号的大概轮廓,然后采用小波变换的方法对基线信号进行进一步平滑与校正。中值滤波算法可以获得基线信号的大概轮廓,与此同时也会带来“台阶”形状的失真,这就是因为中值算法而引起的截断误差。实验表明中值滤波-小波变换综合处理算法可以削弱这种截断误差。本文在基于插值的方法中研究了常用的插值方法用于光谱基线漂移校正。针对常用插值方法存在的缺陷,本文提出了一种改进的偏最小二乘法用于基线漂移校正。传统的插值方法拟合基线的效果十分依赖于特征插值点的选择,拟合的效果十分的不稳定。改进的偏最小二乘算法采用直方图背景估计方法估计出原始光谱的背景值,通过迭代的计算估计出漂移的基线,具有更高的适用性和稳定性。通过仿真实验也表明该方法漂移基线滤除的效果十分明显。