复杂样品物质分析是分析化学的一大难题，其难点在于如何提高分析准确度和灵敏度。成功的样品分离可以去除基体影响、分离干扰物质、富集待测组分，从而提高检测的准确度和灵敏度。因此，进行复杂样品分析时，采用高效的分离方法尤为重要。此外，模式识别方法用于复杂体系的信息提取时，复杂的基质会导致光谱、色谱的背景较高，影响分类鉴别结果，所以选用合适的数据预处理方法对光谱、色谱进行预处理很重要。本文用树脂吸附法对果汁、环境水中的多酚类物质进行了分离、预富集，提高了分析灵敏度。用多种数据预处理方法对油样的光谱进行了背景校正和背景扣除，提高了油样鉴别的准确性。主要研究内容及结果如下：　　 ⑴果汁中绿原酸的含量与新鲜水果的色泽、风味及稳定性密切相关，并为果汁营养价值的评价及果汁掺假提供依据。但是果汁中绿原酸含量很低，基质复杂，因此对果汁中绿原酸的准确定量很困难。本工作考察了XAD-4、XAD-7、AB-8三种大孔树脂对绿原酸吸附、脱附的最佳条件，并比较了其回收率，结果说明XAD-4的回收率较高，因此选择XAD-4用于果汁中绿原酸的分离。采用反相高效液相色谱-二极管阵列检测器(RP-HPLC-DAD)对绿原酸进行检测，标准曲线的浓度范围为0.5-100 mg L-1，回归系数为0.9998，检测限为0.04 mg L-1(S/N=3)。用XAD-4对苹果汁和葡萄汁进行了分离、预富集，检测出其绿原酸含量分别为3.73，0.44 mg L-1。此结果说明，当果汁中绿原酸含量低于标准曲线浓度范围时，但此方法仍然能够对其进行准确的定量。因此，此工作提高了绿原酸的检测灵敏度，为果汁的质量控制提供了可行的方法。　　 ⑵废弃的烟头里含有大量的多酚类化合物，如绿原酸、芸香苷、咖啡酸等，一方面，它们作为天然的活性成分，在医药、食品、工业领域有重要的应用；另一方面，这些有机物质释放到环境以后，通过水循环到土壤、河流、湖泊等各个地方，造成严重的环境污染。因此，对环境水中多酚类物质进行检测和回收有着重要的经济意义和环保价值。本工作用大孔树脂吸附法对水溶液中的微量多酚化合物(绿原酸、七叶亭、咖啡酸、莨菪葶、芸香苷、槲皮素、莰菲醇)进行预富集，建立了七种多酚物质的RP-HPLC-DAD分析方法。本工作对吸附剂量、吸附平衡时间、溶液的pH、脱附液体积等条件进行了优化，多酚标准溶液的回收率达93％以上，相对标准偏差低于2.0％(n=5)，富集倍数约为50。将此方法应用于模拟的烟头废水溶液，检测出绿原酸和七叶亭，浓度分别为32.8μg L-1 and19.2μg L-1。除去槲皮素的加标回收率为63％外，其它六种多酚物质为83％-95％。本工作建立了一种微量多酚化合物的测定方法，可为环境监控和多酚化合物的回收提供一种可行的方法。　　 ⑶海洋溢油是主要环境灾害之一，而且近年来其发生频率呈上升趋势。快速地对油品进行种类鉴别、来源评估有利于及时采取应急措施，因此具有重要意义。由于油类样品基质复杂，光谱背景较高，且测量条件的变化易使光谱漂移，影响分类结果的准确性。针对以上问题，本工作用衰减全反射傅立叶变换红外光谱(ATR-FTIR)对25种不同来源的油样进行检测后，采用多种数据预处理方法对原始光谱进行背景校正和背景扣除，然后用主成分分析(PCA)和系统聚类分析(HCA)对样品进行了分类。结果表明多元散射校正(MSC)和连续小波变换(CWT)方法可以提高分类的准确性，使用这两种预处理方法后进行模式识别对正构烷烃差异较大的油品进行了很好地区分，且分类结果与油样的实际来源一致。因此，本工作提供了一种快速的油品鉴别方法，可用于溢油事件的鉴定，从而为油品的进一步鉴定提供有用信息。