近红外光谱分析方法具有高效、快速、低成本、无损伤和绿色环保等优点。近年来已经广泛应用于生命科学、石油化工、冶金、医药、轻工食品、环境保护等诸多领域。作为一种间接测量方法,近红外光谱分析依靠数学模型预测样品信息,但近红外光谱是由于分子振动的倍频和合频吸收,背景复杂,因此,采用科学的预处理方法进行光谱数据预处理尤为关键。直接正交法是直接将光谱矩阵与浓度矩阵进行正交处理来滤除无关干扰信号的一种方法,将其用于近红外光谱分析中的数据预处理具有重要学术价值及现实意义。本论文综合多学科的知识,在研究近红外光谱分析方法和基本原理的基础上,研究了近红外光谱预处理的方法,探讨了正交法的基本原理及其算法设计,并将其用于近红外光谱预处理中。围绕着正交光谱数据预处理,介绍了近红外光谱分析中涉及到的样品选择、奇异点检测、波长优选等相关方法,并采用偏最小二乘(PLS)法对经过正交法预处理后的典型样品—自制双成分溶液(白蛋白和葡萄糖)和牛奶的近红外光谱进行了建模分析,在此基础上,对模型的预测能力进行了评价,验证了直接正交(DO)法在牛奶光谱预处理中的可行性。论文完成了Matlab环境下DO法及PLS建模方法的算法设计和编程实现,并成功进行了实验验证。DO法是在建立定量校正模型前,将光谱矩阵与浓度矩阵进行正交化处理,从而滤除光谱信息中与被测样品成分浓度变化无关的信息,达到净化光谱的目的。该方法不仅有效地解决了近红外光谱分析中光谱数据预处理问题,而且可为类似分析提供可借鉴的方法和途径。