近年来,传统中医药不仅越来越多地受到国内外民众的认可和欢迎,也得到了国家的高度重视。2016年,中医药的发展被上升为国家战略,并得到了法律层面的保障,一系列规范和振兴中医药的政策相继出台。随着中医药事业蓬勃发展,中药的质量控制成为必须解决的难题,如何提供一种快速有效的检测手段成为当下的一个研究热点。作为一种新兴的光谱检查手段,太赫兹时域光谱技术以其穿透性强、光谱分辨能力高、便捷高效、安全无污染等优势,在物质检测领域具有广阔的应用前景,也为中药检测提供了一种可行的途径。目前,太赫兹时域光谱技术尚处于起步阶段,相关研究多集中于成分构成相对单一的物质检测上,对于中药这种成分复杂的检测对象,还有许多问题需要解决。本文从中药检测中不同情况的需要出发,结合光谱分析、量子化学及机器学习等领域的相关知识,以分子仿真的方式分析了中药太赫兹光谱的来源,对基于太赫兹时域光谱技术的中药分类识别、定量回归分析模型展开了研究,并在增强其检测灵敏度上作了初步的尝试。本文的主要研究内容如下:(1)以中药黄花蒿的有效成分青蒿素为例,对单一中药成分进行了检测与识别。通过青蒿素的太赫兹时域谱计算获取了0.2-1.6THz波段的吸收光谱,其吸收曲线表现出了显著的特征吸收峰,以此作为识别依据有效地将青蒿素同吡哆素、苯甲酸、肉桂酸等其他几种药物进行了区分。利用量子化学计算方法中的密度泛函理论对青蒿素的单分子及多分子模型进行了仿真计算,以此对太赫兹特征吸收峰的产生机理进行了解释并为实验结果提供了佐证。(2)对于复杂成分中药的分类识别,在检测并计算出断肠草、忍冬草、五指毛桃、白英、寻骨风和龙葵草等六种外观相似中药材的太赫兹吸收光谱的基础之上,分别运用支持向量机、BP神经网络和随机森林建立模型对不同中药材进行了分类识别,并对分类结果进行了分析和比较。针对随机森林模型在中药识别过程中具有最快的运算速度并且对参数不敏感,但是在不平衡问题下效果较差这一问题,结合聚类算法和合成少数类过采样技术(SMOTE),提出了CDKM-SMOTE随机森林。这一方法无论在一般情况下还是不平衡问题下,都在速度最快的条件下达到了较高的正确率,从而为复杂成分中药的分类识别提供了一种快捷高效的机器学习模型。(3)对于中药的定量回归分析,按检测中药复杂程度的不同,以掺伪中药材三七粉中的三七含量、中药复方止血定痛片中的三七含量和染色中药材蒲黄中的非法染色剂金胺O的含量这三种情况为例进行了研究。针对偏最小二乘(PLS)、区间偏最小二乘(iPLS)、后向区间偏最小二乘(biPLS)和组合区间偏最小二乘(SiPLS)等常用模型在中药定量回归分析中效果不够理想的问题,提出了2DCOS-PLS模型,通过引入二维相关光谱(2DCOS)来对偏最小二乘的区间筛选进行优化。实验证明无论在哪一种测量情况下,2DCOS-PLS都取得了比另外几种模型精确的结果,从而为中药的定量回归分析提供了一种更为理想的机器学习模型。(4)利用超材料吸波器在太赫兹波照射下产生的谐振峰位置对表面电介质的相对介电常数较为敏感这一特点,首次就太赫兹时域光谱结合超材料吸波器以提高中药检测灵敏度的可行性进行了初步研究。对于依据仿真结果制备的一种基于欧姆环结构的超材料吸波器,测得在0.750 THz和1.138 THz处各有一个谐振峰。当加入不同种类的中药冰片(艾片、梅片和人工合成冰片)时,谐振峰相应出现的不同程度红移能够将不同冰片直接区分;中成药添加剂马来酸氯苯那敏由于含量太小而无法在当前的太赫兹时域光谱系统下得到反映,但是利用超材料吸波器之后,马来酸氯苯那敏的含量变化情况能够较为明显地由谐振峰红移程度反映出来。实验表明利用超材料吸波器能够较大地提高太赫兹时域光谱技术对中药检测的灵敏度。