定标技术是近红外光谱分析中的关键技术，它包括光谱预处理技术和回归技术两部分。定标中如何针对不同的待测组分选择最优的回归方法，回归前如何选择最优的光谱预处理方法以使建立的定标模型更精确、更稳定一直是研究的热点问题。 本文以烟叶为研究对象，采集漫反射吸收谱，分别采用多元散射校正(MSC)、标准归一化(SNV)、二阶导数和正交信号校正(OSC)四种光谱预处理方法和主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLSR)两种回归方法建立总糖、烟碱两种组分的定标模型，使用校正谱分析、方差分析、相关分析、主成分分析、回归分析对各种预处理结果和回归结果进行比较。 结果表明，MSC和SNV校正谱的各项分析结果非常相似，从而在理论上解释了二者建立的定标模型相似性的原因；对于含量低、吸收弱的组分，OSC校正谱建立的定标模型优势最为明显；对于含量高、吸收强的组分，各种预处理方法均能简化定标模型，但不能明显提高模型的预测能力，因此可以选择算法简单的MSC或SNV进行光谱预处理；两种回归方法中，PLSR普遍优于PCR，在用OSC校正谱建立定标模型时，两种方法随着校正因子数的增加趋于相同。