随着人们生活水平的不断提高，人们对食品质量的要求也越来越高，红外光谱分析技术作为一种快速、准确、灵敏、实用的产品品质检测方法已经被分析人员所接受。红外光谱分析是光谱测量技术、计算机技术与化学计量学技术的有机结合，利用化学计量学方法对采集的红外光谱建立校正模型，然后通过该模型对未知样本进行预测。在实际应用过程中，由于采集样本的不稳定性及外在条件的干扰，这些因素都会影响校正模型的建立。如何得到鲁棒的校正模型有效的应用于实际生产是一个急需解决的问题。在此背景下，本文研究了红外光谱信号处理的相关算法，探讨了利用红外光谱对复杂混合物做定性定量分析的相关问题，并提出了几个有意义的算法，这对于复杂混合物的质量控制有着重要的现实意义。　　 本文的创新成果主要有以下三点:　　 (1)基于红外光谱数据的特点，本文研究了不平衡及高维小样本分类问题，提出了基于窗口回归的上采样方法生成虚拟样本。该算法充分考虑了样本的分布情况以及相邻样本之间在局部窗口的加性及乘性信息。实验结果表明:在不平衡样本分类问题中，与传统方法相比，该算法在一定程度上降低了少类样本错分的可能性;同时，在高维小样本分类问题中，相比传统的特征提取算法，该算法提高了分类正确率。　　 (2)我们研究了偏最小二乘算法的鲁棒性，提出了基于差异信息的集成偏最小二乘算法。该算法基于“偏差-方差-协方差”分解策略，通过引入虚拟样本来构造一系列差异子模型，同时引入折中参数保证子模型的正确性。实验结果表明:同传统方法相比，该算法克服了校正样本不足及受到噪声污染的问题，有效的提高了校正模型的推广能力。　　 (3)针对传统模型转移方法主要用于红外光谱定量分析的问题，我们首次提出了基于最大间隔准则的模型转移方法用于定性分析。该算法在求解转移矩阵的同时充分利用样本的标记信息，通过最大间隔准则尽量保持样本在主从仪器空间的结构一致性。同传统的模型转移算法及一些光谱预处理算法相比，该算法可以有效提高校正模型的定性分析能力。