近红外光谱分析技术属于弱光谱信号分析技术。所有近红外光谱的吸收谱带都是中红外吸收基频(4000～1600 cm^-1)的倍频和合频。精确近红外谱带的归属很困难。此外,近红外光谱中还包含键强度、化学组分、电负性和氢键信息。对固体样品,还有散射、漫反射、反射光的偏振、样品的颗粒和尺寸等信息。因此,近红外分析是较复杂的弱信息分析,通常的光谱分析技术是无法将信息提取出来,必须将化学计量学方法容入到近红外光谱分析之中,才能有效地提取信息。本文研究了采用偏最小二乘法（PLS）结合近红外漫反射光谱分别建立了测定复方氨酚烷胺中对已酰氨基酚含量的定量分析模型和测定八角茴香中莽草酸含量的定量分析模型。分别采用Savitzky-Golay平滑法、傅里叶变换（FFT）,一阶导数光谱法和二阶导数光谱法对所有样品的近红外漫反射光谱进行预处理,应用预处理后的光谱在不同的光谱区域分别建立定量分析模型,每个模型均经过选择最适因子数进行优化,最后以所建立的最优模型的交互验证均方根误差（RMSECV）,交互验证法计算出的校正集的各组分含量的预测值与化学测量值间的相关系数（Rv）为评价标准,选择测定复方氨酚烷胺中对已酰氨基酚含量的最优的定量分析模型和测定八角茴香中莽草酸含量的定量分析模型。所建立的最优的数学模型对预测集样品中各组分含量进行预测。测定复方氨酚烷胺中对已酰胺基酚含量的预测均方根误差（RMSEP）为0.00416;测定八角茴香中莽草酸含量RMSEP为0.27300。结果表明:该方法在西药复方制剂和中药的有效成分含量的测定时,结果准确可靠,重现性、稳定性均良好,有望成为药物常规检测方法之一。