提出用血流容积差光谱相减法来消除近红外无创生化分析中组织背景的干扰。为提高光谱相减中所需获得的脉搏波近红外光谱信号的信噪比，研究了自适应滤波处理方法。介绍了最小均方算法(LMS)自适应滤波的基本原理，在此基础上提出了一种适用于处理本实验脉搏波光谱信号的自适应滤波方法；采用实验室自行研制的16元近红外脉搏波采集系统，获得人体脉搏波光谱信号；最后，利用提出的自适应滤波方法处理脉搏波光谱信号并分析其滤波效果。结果表明，利用该方法处理采集的脉搏波信号，可使血流容积光谱相减后血液光谱吸光度噪声由800 μAU降低至12 μAU，相邻波长的脉搏波相关系数由0.994 0提高至0.999 9。分析结果说明该自适应滤波方法可以有效地应用于近红外无创生化分析中。

２０世纪９０年代初, 近红外光谱技术在人体无创生化检验方面的潜力逐渐获得重视。 然而, 人体是一个极其复杂多变的检测对象, 因此虽然各研究小组在实验模拟和离体分析方面取得了一定成果, 但在临床应用上始终没有实质性突破。 文章讨论了目前阻碍近红外光谱技术实现临床意义上的人体无创生化检验的关键问题, 即信号微弱、 组织背景干扰、 血流容积变化问题。 将国际上现有的近红外无创生化检验研究工作的思路按照分析方法大致归为两类, 即经典近红外分析法和扣除组织背景干扰分析法。 详细介绍了这两类研究思路各自的研究现状, 并认为在现有条件下第二类思路更有希望取得临床可以应用的结果。