激光诱导击穿光谱技术（Laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS）具有操作简便、分析时间短及远程原位分析的优势,能够实现合金钢定量检测。受检测环境、合金钢基体效应、检测系统波动及连续背景信号的影响,LIBS光谱基线会产生漂移,信号包含大量噪声,影响检测结果。提出了基线校正与光谱降噪数据预处理方法消除这些干扰因素,改善信号质量;提出了基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）与径向基（Radial Basis Function,RBF）神经网络的多变量定量检测方法,结合预处理算法,与传统单变量检测方法相比,具有更高的检测精度与稳定性,为LIBS定量检测提供了一种新的思路。搭建了LIBS实验系统平台,调整优化了系统结构和实验参数。针对基线漂移现象提出了分段赫米特（Hermit）三次插值基线校正数据预处理方法,对比分析了不同基线校正数据预处理方法的可行性。结果表明本文基线校正方法能够自适应得到光滑且收敛的基底信号,对基线漂移有较好的抑制作用。研究了光谱噪声来源并进行了相应的降噪处理。利用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）优化了小波分解的自适应性与可靠性,提出了基于小波的EMD降噪算法,以处理无法确定成分、影响途径和作用方式的噪声。通过仿真实验与评价指标参数,对比分析了不同光谱降噪方法的降噪性能,通过重复性实验验证本文光谱降噪方法的稳定性。原始LIBS光谱信号经过光谱降噪与基线校正数据预处理后,利用易受干扰的内标法进行定量检测,定标曲线的拟合相关系数R~2显著提升,均方根误差RMSE显著减小,结合多组循环反演实验,验证了本文数据预处理法提升LIBS定量检测的稳定性。在数据预处理的基础上,建立基于PCA与RBF神经网络的定量模型,通过RMSE和相对标准偏差RSD验证了320组预测集的检测的准确性与稳定性。与内标法相比,该方法检测结果的平均相对误差显著减小。