拉曼光谱分析是一种以拉曼散射效应为基础的光谱分析技术,具有无损分析、分析速度快、效率高、实时检测等优点,在材料、石油、生物、地质等领域得到广泛应用。拉曼光谱分析包括定性分析和定量分析,拉曼光谱的定性分析已较为成熟,但是拉曼光谱的定量分析尤其是多组分混合物样品的定量分析至今为止还没有得到一种普遍认同的有效方法。而现实中碰到的大多是混合物的拉曼光谱,因此,对多组分混合物拉曼光谱的定量分析进行研究很有必要。本文以拉曼光谱为研究对象,对拉曼光谱定量分析方法进行了深入研究。主要内容包括拉曼光谱预处理技术及多组分分析方法原理介绍,算法实现和实验分析。本文首先介绍了拉曼光谱的特点、拉曼光谱的噪声特性和去除方法,详细分析了拉曼光谱定量分析的步骤。通过大量中外文文献阅读,分析比较了拉曼光谱预处理中的常用方法如平滑、标准正态变换、正交信号校正、小波变换等；分析比较了多组分定量分析的常用算法,包括主成分回归、偏最小二乘法、人工神经网络、遗传算法等。接着介绍了小波变换用于拉曼光谱去噪的原理和算法实现。针对现有小波阈值去噪方法中存在的不足,本文提出一种改进的小波阈值去噪方法,新方法对阈值函数和阈值做出改进,将改进的方法用于拉曼光谱去噪,并与其他预处理方法如平滑、小波变换模极大值法、小波软硬阈值法相比较,实验结果表明改进后的小波阈值去噪方法能够有效去除噪声,并很好的保留了光谱信号特征,优于其他方法。最后将基于疫苗接种的免疫遗传算法应用于十组分拉曼光谱定量分析,针对十进制编码设计了遗传算子和免疫算子,对算法中涉及的参数如种群规模、交叉概率、变异概率、疫苗接种概率、终止条件等做了详细的讨论,实验结果验证了该算法的可行性,准确性和有效性。