开路傅里叶变换红外光谱(OP-FTIR)，结合计算机层析(CT)技术，可以用于重构泄漏或发散化学物质浓度的分布，是大气环境监测及工业卫生领域的一种新兴的探测技术。在实际的测量中，测得的光谱会掺杂不同程度的噪声，而且随着仪器精度的提高，获得的数据量非常大。本文从四个方面对这些问题进行了研究。1、运用小波分析对OP-FTIR谱图进行去噪处理，对阈值的选择进行了研究。在研究错判率(FDR)阈值方法的同时发现了一个经验算法，通过与常用的阈值方法，如：rigrsure、sqtwolog、heursure、minimaxi，进行比较，证明FDR法和经验算法的去除噪声能力很好，能够应用于红外光谱的噪声去除。2、采用小波变换对谱图进行了有效的压缩，压缩比可以达到几十，压缩后谱图数据量大大减少，且与原谱图的偏差较小。3、在单组分气体的二维空间浓度分布重构中，从优化算法和初始值的选择两方面对平滑基最小函数算法(SBFM)加以改进，并将改进后的算法应用于普通环境和有障碍的环境中进行实际测量并重构浓度分布图。4、采用线性神经网络对多组分气体混合物的FTIR谱图进行分析，结果显示误差较小，在多组分FTIR分析中能够得到满意的结果。