气溶胶是大气环境污染传播的主要方式,大气气溶胶中含有的有毒重金属元素是造成环境污染和危害人体健康的元凶,针对气溶胶中元素的检测亟需引入新技术。激光诱导击穿光谱技术(LIBS)是一门高精尖的光谱分析新技术,其通过脉冲激光轰击样品产生等离子体,分析收集到的等离子体光谱从而实现元素的定性与定量分析。本文以大气气溶胶中重金属元素检测需求为背景,围绕LIBS检测系统的开发进程,在课题组前期工作的基础上,针对LIBS系统中谱峰识别、定量模型及软件系统开发等内容进行了研究。本文的主要研究工作如下:(1)本文在介绍课题的研究背景和意义的基础上,阐述了LIBS技术的基本原理和发展状况,分析并研究了当前影响LIBS检测系统发展的关键技术,即谱峰识别、定量模型和分析软件等,并就其国内外研究现状展开了综述;(2)为了提高LIBS寻峰的准确度和自动化程度,提出了一种基于尺度自适应的连续小波寻峰模型(SA-CWT)。该算法基于二次优化的思想,在连续小波变换的基础上,通过引入尺度自适应模型自动调整尺度范围以提高程序的自动化程度,并经两次连续小波变换以提升对弱峰及重叠峰的辨识能力。实验结果表明,SA-CWT与高斯曲线拟合法和连续小波脊线法相比,该算法在重叠峰分辨和弱峰检测等方面优势显著,且寻峰结果与NIST标准光谱库的误差在0.0143nm左右,寻峰精度高,可应用于LIBS数据处理中;(3)针对机器学习算法在LIBS定量分析上的应用,引入了核极限学习机(KELM)的概念,并结合主成分分析(PCA)与遗传算法(GA)的优势提出了PCA-GA-KELM算法模型,其利用PCA完成数据的降维处理,并通过GA算法确定核极限学习机的正则化系数C和核参数s,提高了算法的识别准确率和自动化程度。对比实验表明,其在LIBS元素浓度预测上有一定效果;(4)设计并开发了“LIBS光谱数据分析处理系统”软件,其与课题组设计的LIBS硬件平台组成了一套功能完善的LIBS分析检测系统,实现了LIBS分析软件自主化的目的。同时,通过与国外专业LIBS分析软件的比较,验证了该软件系统的有效性。综上,本文基于LIBS检测系统的开发工作,针对LIBS元素分析过程中谱峰识别和定性定量分析算法的改进研究,结合小波分析与机器学习理论分别提出了改进算法,为LIBS定性定量分析算法的发展贡献了一份力量。同时,开发的软件系统也推动了LIBS分析软件国产化、自主化的进程。