基于光谱法的无创人体血液成分定量分析具有巨大的研究价值和学术意义。课题组提出的动态光谱（Dynamic Spectrum,DS）法和“M+N”理论对无创血液成分定量分析起到了推动作用,为实现血液成分浓度的实时测量提供了可能性。为进一步提高基于DS的无创血液成分定量分析精度,本文在“M+N”理论的指导下主要研究了以下三个内容。一是在数据采集环节扩大光电容积脉搏波（Photoplethysmogram,PPG）信号的有效波长范围以及提高各波长PPG信号的信噪比。二是拓宽参与建模的动态光谱波段范围对分析精度的影响。三是筛选出对某一被测成分而言信噪比更高的动态光谱波长组合的方法。本文首先介绍了针对动态光谱法的数据采集环节而搭建的多波段透射光谱采集系统。该采集系统是以宽波段动态光谱为应用方向,以拓宽有效波长范围为目的而设计并搭建的。在选择该采集系统的光源和光谱仪时,我们在保证志愿者舒适度的前提下,综合考虑了光源光谱能量的分布情况、光谱仪的量子效益,并以在各个波段采得脉搏波信号的峰峰值为直接评价指标。本文所用到的临床数据均为该系统采集所得。多个被测成分的波长优选结果说明该采集系统在原有动态光谱的基础上扩大了有效波长范围。接下来,本文依据谱线差异系数的概念以及“M+N”理论提出了拓宽波段为提高分析精度提供了可能性的猜想,并使用临床数据加以验证。实验结果表明,拓宽参与建模的动态光谱波段范围是增加动态光谱所含信息量的有效途径。但拓宽动态光谱波段也会增加冗余信息量,因此,将其与合适的波长优选方法相结合将进一步提高分析精度。最后,本文针对动态光谱法的数据处理环节提出了基于逐一剔除法的波长筛选方法。动态光谱的信噪比主要受到四个因素的影响,即谱线差异系数、被测部位各组织的吸光和散射特性、传感器的灵敏度曲线以及光源光谱能量的分布情况。这四个因素对动态光谱信噪比的作用机理错综复杂,难以对其进行定量分析。而基于逐一剔除法的波长筛选方法可以有效剔除动态光谱中综合表现较差的波长,最终筛选出更有利于某一被测成分的波长组合。本文使用此法和课题组已有成果,大幅提升了血红蛋白的测量精度,并分别得到了在贴近参考值的预测范围内具有一定精度的红细胞计数、血小板计数预测模型。