光谱分析技术能快速实现样品无损伤的定性和定量分析,已被广泛应用于农业、食品和医学及化工等领域。光谱分析技术的主要步骤为数据采集、数据预处理和数据分析等。光谱数据在采集过程中受周围环境的影响易发生基线偏移现象,导致后续的鉴别和分析结果偏离真实值。因此,在光谱数据分析前,需利用基线校正技术恢复更为准确的光谱数据。基于稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning,SBL）的光谱基线校正方法无需人工选择参数,基线校正结果在贝叶斯框架下具有最优性。然而,稀疏贝叶斯学习方法仍存在以下两个问题:1)基于SBL的光谱基线校正方法在参数的迭代更新时会涉及高维字典矩阵的求逆,通常伴随着较高的计算复杂度,无法适用于高维光谱的基线校正;2)稀疏贝叶斯建模未考虑到纯谱稀疏向量的块稀疏结构,限制纯谱谱峰较宽区域基线校正性能的提升。针对上述两个问题,本文的主要研究内容如下所示:针对基于SBL的光谱基线校正方法在高维光谱数据集中计算复杂度较高的问题,本文引入重采样技术采集光谱数据,并利用多个重采样序列构造行稀疏矩阵。该方法不仅可以降低光谱数据与高斯线型矩阵的维数,还能避免原始光谱中包含信息的丢失,在保证光谱基线校正性能的同时可有效降低计算复杂度。其次对光谱数据模型及其涉及的参数分别构造稀疏贝叶斯模型,并利用变分贝叶斯推断（Variational Bayesian Inference,VBI）迭代更新相关参数估计纯谱与基线。在模拟数据集中,无论噪声方差如何变化,本方法均获得最优的纯谱恢复性能,且蒙特卡罗仿真中本方法的基线校正时间较其它对比方法更短,表明本方法能在保证纯谱恢复性能的基础上可减少光谱基线校正的时间。在色谱数据集与三种矿物的拉曼光谱数据集中,本方法产生比其它对比方法更为平滑且稀疏的纯谱恢复结果,且在维度较高的色谱数据集中,本方法的基线校正时间比SBL-BC方法减少2.1s,表明重采样技术在高维光谱数据集中可以显著降低计算复杂度,验证了本方法在真实数据集中也能在保证纯谱恢复性能的基础上提升基线校正的速度。针对基于SBL的光谱基线校正方法未考虑到纯谱稀疏向量的块稀疏结构的问题,本文在贝叶斯模型框架中引入模式耦合模型。由于稀疏贝叶斯框架具有固有的学习能力,引入的模式耦合模型可自适应地学习稀疏向量的块稀疏结构,从而大幅提升基于SBL的基线校正方法的性能。在模拟数据集中,本方法在噪声方差较大的情况下,谱峰较宽区域的纯谱恢复性能提升明显,且蒙特卡罗仿真中本方法纯谱拟合的标准化均方根误差明显低于其它对比方法,表明本方法利用纯谱稀疏向量的块稀疏结构能有效提升纯谱恢复性能。在色谱数据集与三种矿物的拉曼光谱数据集中,本方法利用纯谱稀疏向量的块稀疏结构特性能产生更平滑和稀疏的纯谱拟合,表明本方法具有良好的降噪能力。