本论文以食品安全快速高灵敏检测新方法的研究为切入点,有机整合了振动光谱技术与化学计量学方法,深入探讨了多种复杂食品体系振动光谱信号的产生机理和特点,着重研究复杂体系的光谱增敏新机制,进而在复杂基质干扰共存的条件下,显著提升了振动光谱的检测灵敏度,并建立了多种食品安全检测新方法。论文的主要研究内容和取得结果如下:（1）提出了单滴拉曼成像技术,用于牛奶中多种痕量污染物的高通量检测。论文创新性地将咖啡环效应引入样品预处理过程,将其分离富集作用与显微拉曼技术的微区分析相结合,研究了不同污染物在咖啡环沉积中的分布规律。在此基础上,采用离散型小波变换（DWT）进行光谱预处理,有效抑制基质效应并准确提取目标物的特征拉曼信号,最终以图像的形式呈现检测结果。本方法具有较高的检测灵敏度,对于牛奶中三聚氰胺、硫氰酸钠和盐酸林可霉素的最低可检测浓度分别为0.1 mg·kg^-1、1 mg·kg^-1与0.1 mg·kg^-1,满足实际检测的需求。（2）开发了中药体系中马兜铃酸Ⅰ的表面增强拉曼光谱（SERS）定量分析方法。论文以银纳米棒阵列芯片为SERS基底,利用其特殊结构提供高质量的拉曼信号增强“热点”,并结合便携式拉曼光谱系统,有效采集基底不同位点的SERS信号。并采用迭代离散型小波变换（IDWT）对光谱进行预处理,实现了马兜铃酸Ⅰ的定量分析。实验结果表明,在1-50μg·g^-1的浓度范围内,马兜铃酸Ⅰ的特征峰强度与浓度线性关系良好,R²>98%;本方法对于马兜铃酸Ⅰ的检测限为0.32μg·g^-1;日间实验结果的RSD小于1.5%;单个样品的处理与检测耗时小于5 min。（3）提出了一种数字标记气相红外光谱法,用于工业酒精勾兑类假酒的快速甄别。本方法利用配备长光程气体池的气相傅里叶变换红外光谱（G-FTIR）系统在负压状态下采集不同酒类样品挥发物的红外光谱,巧妙地消除了液体样品中的复杂基质干扰,并通过提升光程的方式极大提高了检测灵敏度。在此基础上,引入数字标记算法,利用IDWT对G-FTIR光谱进行预处理,并通过主成分分析-最小二乘支持向量机分类算法（PCA-LS-SVM）实现了勾兑类假酒的识别,LS-SVM分类模型的识别正确率高于97%,单个样品的检测可在3 min之内完成。（4）发展了G-FTIR检测技术,实现了鸡肉腐败程度的快速判别。论文首先利用配备长光程气体池的G-FTIR系统采集处于不同储存阶段的鸡肉所产生气体的红外光谱,实现了相关气体组分的高灵敏检测;然后利用PCA-SVM算法对G-FTIR光谱进行分析,建立鸡肉腐败程度与其气体释放物的G-FTIR光谱之间的关系,进而构建鸡肉腐败程度的预测模型。实验结果表明,该模型对不同腐败程度鸡肉的预测正确率为100%,且单个样品的检测能够在3 min之内完成。综上所述,通过有机结合光谱增敏技术及化学计量学方法,显著提升了拉曼光谱和红外光谱技术的检测灵敏度,有力推动振动光谱技术在食品等复杂体系中的分析应用,具备较高的科研价值与社会经济意义。