本文在绪论部分首先对化学计量学的主要组成部分(多元校正和多元分辨)进行综述，系统描述了该学科目前在国内外的现状和发展趋势；其次结合当前中药现代化的需要，对化学计量学在中药分析化学中的应用作简要概述；最后对当前迅速发展的小波技术作了介绍。本文结合当前迅猛发展的小波分析技术与化学计量学原有的算法，力图发展出一类可用于中药复杂分析体系的优秀算法。此类算法适用面广泛，可以用于各种不用的分析仪器和迥异的分析对象。处理的数据对象包括从普通的紫外分光光度数据到复杂高维色谱数据如HPLC-DAD的数据。 本文对小波分析技术在化学计量学中的热点领域如多元校正、曲线分辨和化学模式识别等领域中的应用进行大量探索性研究。此类算法的目的是充分利用现有分析仪器的能力，降低复杂分析体系的分离需要，在不分离或者较低的分离条件下实现对目标待测物的测定。主要内容包括： 多元校正部分：系统地探讨了小波分析中各种优良滤噪方法在多元校正中的应用。提出了各种基于小波分析的化学计量学方法，如多分辨小波主成分分析、阈值小波主成分分析、极大模小波主成分分析及小波包主成分分析。并将此类方法与非常规的优化方法相结合，如人工神经网络技术(自组织网络)、遗传算法，用于波长点选择、小波基优化和寻找最优小波系数集。 多元曲线分辨部分：详细比较了多元分辨局部因子分析法中各种判据的能力。并将小波分析引入移动窗口因子分析，发展了小波窗口因子分析法、小波窗口目标因子分析法。提出新的峰纯度检测法(比例目标特征法)，与传统的方法作了比较，并提供了重叠峰解析的一个运用实例。 中药模式识别部分：将小波分析引入化学模式识别，将小波多分辨能力与分形理论相结合，对来自不同厂家和不同工况的中药注射剂产品进行模式识别，可望用于生产质量控制或不同厂家产品分类。