痕量气体监测有利于大气环境保护、工业生产安全保障和工业生产效益保证。气体在线监测技术发展日新月异,可调谐半导体激光吸收光谱技术（TDLAS）气体分析仪凭借其高分辨率、快响应度、测量准确、非接触式等优势,在工业痕量气体的实时在线检测中得到了广泛应用。在工业现场,TDLAS气体分析系统受到了多方面干扰,同时要求更低的检测下限,所以研究提高TDLAS气体分析系统的性能是本课题的关键问题。针对现在应用的实际问题和需求,本课题通过TDLAS气体实验平台验证算法的有效性,该系统基于波长调制（WMS）的TDLAS技术,选取二次谐波信号作为吸收光谱,实现对不同气体的实时浓度检测。（1）环境变化及分析系统噪声造成的谱线漂移的问题。本课题提出一种新型的谱线形变的复原方案。该方案通过最小二乘支持向量机（LS-SVM）得到光谱曲线的形变系数,然后通过线性插值对其横向的伸缩进行复原,再通过谱峰追踪的方法对其横向的漂移进行对准复原。验证了基于最小二乘支持向量机的谱图微缓形变复原方案的有效性。（2）多组分气体浓度分析算法的研究。为了解决实际工业生产环境中多组分监测的问题,分别采用多变量最小二乘算法、单组分偏最小二乘算法和多组分偏最小二乘算法对其进行建模和评估。验证了多个单组分偏最小二乘算法在过程分析中的多组分在线检测的先进性。（3）强背景下的微弱吸收信号的算法研究。本课题提出基于特征提取的极限学习机的算法。把非线性迭代偏最小二乘法引入到光谱预处理中,用光谱特征参量与浓度参量建立回归模型,采用五折交叉校验的方法对模型进行评估。实验结果表明,特征提取预处理缩短了极限学习机模型的训练时间,提高了分析仪的分析精度和实时性。本课题针对TDLAS分析系统在生产分析中存在的各种干扰,设计了相关的算法并进行仿真和实验,验证了算法的有效性。在过程分析中,这些算法可以保证光谱分析系统的精确度。