随着近年来便携式光谱仪技术的迅速发展, CCD光谱仪相对于传统光谱仪在光谱收集方式上发生了很多变化: （1）采集到的光谱对信号进行叠加积分, 传统信噪比评估方法无法通过单次检测获得探测器波动; （2）对于谱图噪声（谱线随机波动）, 由探测器响应随机波动和扫描重复误差转变为CCD探测器像素响应差异、 探测器随机噪声和与光学系统分辨力有关的模式噪声。 噪声类型发生改变, 导致原有的光谱质量评价方法适用性变差, 基于实测光谱提出更具适应性的光谱质量评价方法具有很强的现实意义。 根据拉曼光谱仪检测器的变化, 对采集光谱信号的成分进行分析, 在该分析的基础上提出了CCD光谱仪的噪声模型假设, 根据该假设使用不同的信号极值点频率对不同的噪声进行像素分离, 并对噪声频率模式进行了数值模拟, 模拟结果与假设相符; 在此基础上提出并实验验证了通过谱线极值间距评估谱线噪声的拉曼光谱信噪比评估方法, 该方法包括以下两个步骤: （1）通过采集多次实测光谱进行叠加, 叠加过程中对对应不同频次的光谱极值点数量进行统计, 得到统计结果后基于文中规律分离光谱仪中的环境噪声和暗噪声; （2）应用上述分离结果, 对实测光谱中对应暗噪声的谱线极值点作统计平均, 再将该值应用于文中公式, 计算得到信噪比。 该方法在进行了步骤（1）的前期准备后, 可以通过单张谱图评估CCD拉曼光谱仪的随机噪声, 并用于评估光谱的信噪比。 基于光学构架相同、 CCD探测器不同的三个拉曼光谱系统进行实验, 采用该方法通过设定信噪比阈值对谱图质量进行控制, 获得了一致的光谱曲线; 基于该方法对同步叠加平均法进行信噪比拟合, 拟合优度达到98%。 该方法可用于拉曼光谱仪的性能评估和获取拉曼光谱谱图的质量实时控制。 理论和实验表明: 对于基于CCD探测器的拉曼光谱仪器, 当确定样品和特征峰时, 可以基于此方法获得信噪比。 该方法还可用于比对不同配置的拉曼光谱设备, 以及作为控制谱图质量一致性的标准, 并对基于拉曼光谱技术的智能鉴别系统的开发具有指导意义。

基于谱库的匹配识别是应用拉曼光谱进行物质成分鉴别的关键, 会直接影响匹配结果的准确性。在谱库匹配中, 尤其是针对混合物的光谱, 利用单一的匹配特征无法全面反映被测样本光谱与谱库光谱的相似性, 光谱匹配识别时需要综合考虑多种匹配特征。采用逻辑回归数学模型融合谱峰匹配系数、非负最小二乘匹配系数以及夹角余弦匹配系数, 提出了一种新的光谱集成匹配方法。该方法既考虑了被测样品的谱峰信息, 又考虑了其全谱信息。基于20种氨基酸混合物拉曼光谱谱库匹配的实验结果表明：所提光谱集成匹配方法具有更低的误判率。

为消除拉曼光谱检测中样品装载容器的荧光背景干扰,利用样品拉曼信号光与容器产生的荧光不共焦的特性,设计了一种双轴共焦的检测光路结构。实验结果表明:来自容器的荧光干扰幅度出现数量级的衰减,拉曼信号光幅度下降了约30%;双轴共焦拉曼检测方法能够避免传统共轴共焦检测方法中拉曼信号光和荧光混合接收的问题,解决了荧光干扰对拉曼信号动态检测范围的限制,实现了对荧光材料容器装载样品拉曼信号的有效检测。

提出了一种新的拉曼光谱谱峰判别算法，采用Voigt函数作为拟合函数，对小波变换脊线寻峰后得到的谱峰进行拟合处理，将拟合前后的谱峰相似度作为判别谱峰的依据，可有效识别与噪声幅值相近的小幅值拉曼信号。通过与已有的两种谱峰判别方法进行对比，在误判率为5%的情况下，该算法准确率提高了60%；在准确率高于90%的情况下，该算法误判率降低了10%。

针对氨气(NH3)和二氧化硫(SO2)气体吸收谱线在196~214 nm 波段区域存在谱线重叠的问题，在采用傅里叶变换的差分吸收光谱法测量气体浓度基础上，采用分波段方法，解决NH3 和SO2 特征频谱相互串扰对测量的影响，采用非线性修正方法，解决在SO2 高浓度情况下出现的非线性吸收对NH3 气体测量的影响，采用经验模态分解(EMD)降噪处理方法，提高信噪比，最终实现对NH3和SO2气体浓度的同时准确测量。实验结果显示，NH3各个浓度测量误差均在±0.15 mL/m3以内，相对误差不超过±1.5%，最低可探测浓度为1.5 mL/m3；SO2各个浓度测量误差均在±2 mL/m3以内，相对误差不超过±1%，最低可探测浓度为16 mL/m3。