生长曲线模型是wishart在1938年在处理不同分组的动、植物的生长状况时所提出的一类线性模型,其在经济学,金融学,病理学,生物学以及医药研究等领域起着非常重要的作用.但是在实际问题中,基于样品的取法以及研究的目的不同,导致效应有时是随机的,此时生长曲线模型模型可转变为含随机效应的生长曲线模型.本文重点研究含随机效应的生长曲线模型中未知参数的谱分解估计，运用拉直运算把含随机效应生长曲线模型转化为线性混合效应模型，对线性混合效应模型利用谱分解得到模型参数的谱分解估计.　　首先,假设随机效应矩阵的协方差阵和误差阵的协方差阵都是数乘单位矩阵时,利用拉直算法把模型转化为含两个方差分量的混合效应模型,利用谱分解法同时得到模型的固定效应和随机效应的谱分解估计，并且得到固定效应的可估函数BLUE和LSE相等，两个方差分量的SD估计不一定唯一.　　其次,对于随机效应矩阵的协方差阵含有两个未知参数且误差阵协方差阵是数乘单位矩阵时,此时含有随机效应生长曲线模型可以转化为三个方差分量的混合效应模型,利用谱分解法同时得到模型的固定效应和随机效应的谱分解估计.　　最后,对于随机效应矩阵的协方差阵为一般的形式，而误差阵协方差阵是数乘单位矩阵时,可以把模型转化为含多个方差分量的混合效应模型,得到了未知参数的谱分解估计的性质,并给出证明.