随着现代测量技术和计算机技术的飞速进步,光谱测量技术已经应用到科学研究、工业生产和日常生活等诸多方面。由于使用环境、测量目标的多样性和远程数据获取与控制等应用要求的提升,使用光谱仪器在对各类物质进行光谱测量所产生的大量数据的分析处理与存储等面临挑战。因此,开展这方面的研究具有迫切性且实用价值很高。本文以光谱测量数据处理与存储为主要工作内容,从以下几个方面开展了研究工作。一、主要介绍了研究的课题背景、内容和仿真工具。二、研究了噪声谱数据的去噪方法。通过分析小波阈值去噪方法,在分析其优缺点的基础上,给出了一种新型的小波阈值去噪方法。实验结果表明,与传统的小波阈值去噪方法相比,本文提出的改进的小波阈值去噪方法结合了硬阈值去噪和软阈值去噪的优点,摒弃了其缺点,去噪效果更好,并且将改进的小波阈值去噪算法和遗传算法相结合,比其他现有的去噪方法具有更好的去噪效果。三、分析研究了光谱数据文件的压缩方法用以提高远程数据传输的效率。通过比较LZO算法和LZW算法在压缩比和压缩时间上的性能表现,得出LZO算法在压缩、解压缩速度上有着明显的优势,但压缩比比较低;相比之下,LZW算法通过牺牲压缩时间来提高算法的压缩比。为满足未来利于光谱测量数据网络传输的要求,得出使用LZW算法作为光谱数据压缩算法的结论。总之,本文给出的将改进的阈值函数、遗传算法和LZW压缩算法应用于光谱数据处理与存储,它可以有效提高远程光谱数据分析的准确性,方便性,灵活性和实用性。对光谱测量接入物联网具有促进作用。