随着色谱技术的进步,色谱的分辨能力日益提高,在分析检测领域的应用也逐渐广泛,在烟草分析领域亦是如此。为了提高烟草的品质,需要了解烟草中种种化学成分的组成与含量,因此,作用化学分析的一把利器,色谱分析在烟草化学中的地位日益重要。然而,大量的复杂色谱谱图的分析却成了人们必须要解决的一个难题。面对大量复杂的色谱数据,设计一个自动化的色谱系统成为了亟待解决的问题。为此,我们综述了烟草分析领域主要的一些分离、分析技术,并以此为基础,做了一些初步的尝试,建立了一种快速确定重叠色谱组分数的方法,并且完成了EMG模型的快速实现。在积累了一些经验之后,我们将关注的重点集中在色谱解析中的两大难题:基线漂移和谱峰重叠。针对基线漂移,依据移动平均的特点,我们提出了基于多通道移动平均的基线消除算法,尝试将基线从色谱曲线中进行剥离。通过验证,多通道移动平均对基线提取具有很好的效果。为了确定多通道移动平均的窗口尺寸,我们设计了衰减函数,最终实现了在无人指导的条件下,对色谱曲线进行自动的基线消除,取得了令人十分满意的结果。基线消除算法的实现,为复杂色谱的自动化解析铺平的道路。结合面积重现法和基于高阶导数的谱峰识别方法,我们实现了复杂色谱谱图的自动化解析。通过模拟色谱和烟气色谱进行处理,实验结果表明我们提出的自动化色谱解析系统具有良好的性能。另外,有一点值得提出的是,我们的提出的基线消除算法和自动化谱图解析方法不仅适用于色谱,也适用于其它的谱图,比如:CE、NMR,XRD等。