激光诱导击穿光谱(Laser Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS),是一种基于原子发射光谱和激光等离子体发射光谱原理进行样品中元素成分分析的先进光谱技术,该技术不需要对样品进行预处理,具有可在线分析多种状态样品、快速分析及实现多元素同时分析等优势,在太空探测、材料成分分析、环境污染检测、文物鉴定、生物医学等各种民用和军事应用领域具有广泛地应用。近年来,LIBS技术研究的工作重点主要集中在实验基础理论、实验装置参数优化、不同样品的影响特性以及分析精度等研究方面。然而,探测限及精度仍有待于进一步提高。目前其他比较成熟的光谱技术已经证实,光谱数据的处理技术是提高光谱分析精度的有效手段之一。采用适当的光谱信号预处理方案,一方面可以有助于提升硬件系统的技术指标,降低系统的复杂度及成本；另一方面,还可以解决一些通过硬件优化无法解决的技术问题,扩展实验系统在不同环境下的适用性。因此,光谱数据的处理技术已经成为LIBS技术的一个重要发展方向。本文面向LIBS技术中的光谱数据的处理技术开展了深入的理论和实验研究,重点关注的是光谱降噪、光谱图像基线校正、物质分类识别几方面。完成的主要工作如下：首先构建实验平台,获得大量样品的光谱数据。然后,基于小波变换算法和分段光谱特征值提取等多种数据处理方法,分别针对光谱噪声及分段基线差异等严重影响激光诱导击穿光谱(LIBS)信号质量这两项主要影响因素,开展光谱信号预处理研究。基于本实验室LIBS实验装置,通过实验验证,得出以小波变换算法进行LIBS谱线信号降噪的最佳算法参数,达到了噪声消除的效果,并且谱峰位置不变,不影响分析精度。并且根据多通道光谱仪不同波段光谱背景差异,提出了一种简单易行的多组数据中特征值点连接的方法,有效地提高了LIBS光谱信号的基线平直度。最后在上述工作的基础上,使用基于误差反向传播的人工神经网络方法,利用已经过预处理的数据,实现了纯铜和不锈钢等物质种类的有效识别。最终得出,综合利用多数据处理方法进行LIBS技术中光谱信号预处理可以有效提高谱线分析和识别的质量。