随着工业的发展，大气污染已经成为人们关注的焦点问题。近几年来，相关的空气污染监测技术的研究已经取得很大进展，有些技术已经得到实际应用。但已有的大气污染监测技术还无法满足多组分在线监测污染物气体的要求。本文以超短脉冲激光与空气互相作用产生的非线性荧光光谱为基础，通过对该类光谱的分析研究，探讨了超快激光技术在污染气体实时监测领域应用的可行性。本文在光谱数据压缩去噪、污染气体的定性识别与污染物浓度定量分析三个方面作了深入研究，具体内容如下：　　 1.针对光谱数据噪声大，部分特征被淹没的特点，提出了一种基于光谱特征峰/谷沿匹配的算法，成功地对分子基团与特征十分接近的1-丁烯，N-丁烷和乙烯三种气体27条浓度在25％-0.05％的气体谱进行了分类，同时给出匹配的相似度。特别在所关心的低浓度情况下(0.05％)，能正确地分类且区分度与高浓度时相比没有显著下降，表明本方法有识别更低浓度气体的能力。　　 2.根据光谱形成的机理，在特征峰/谷沿辅助选点的基础上将光谱划分为6个峰团进行主成分分析，结果表明2个主成分即可包含98％的光谱信息。采用2个主成分对不同浓度下的谱线强度进行拟合与误差计算，有效地提取了与气体浓度有关的特征参量，实现了气体的定量分析。同已有的定量分析方法相比，定量分析的精度有较大提高，特别在所关心的低浓度情况下，定量分析的精度改善更为明显。3种气体的拟合与计算显示同以往方法相比误差由0.2694下降为0.02。　　 3.根据所提出的小波滤波去噪、光谱峰团划分、主成分提取、浓度拟合的原理，采用FPGA硬件实现了的1-丁烯与N-丁烷定量分析过程。与计算机拟合结果相近。每条光谱处理耗时2.18—2.75秒，基本能满足实时要求。