实际复杂样品的分析一直是分析化学工作者研究的重点和难点。随着现代仪器的飞速发展，气相色谱-质谱联用仪(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)、高效液相色谱-二极管阵列检测器（high-performance liquidchromatography with diode array detector, HPLC-DAD）以及液相色谱-质谱联用仪（liquid chromatography-mass spectrometry, LC-MS）等联用仪器技术在实际样品分析中得到了广泛的应用。此外，原子吸收光谱（atomic absorption spectrometry,AAS）、电感耦合等离子体-原子发射光谱(inductively coupled plasmaoptical-emission spectrometry, ICP-OES)以及电感耦合等离子体-质谱(inductivelycoupled-plasma mass spectrometry, ICP-MS)等仪器成功用于实际样品中痕量元素的定性定量分析。但是随着日益增长实际样品的复杂性，分析信号中不可避免地出现谱峰重叠、基线漂移等干扰，而这些干扰严重影响了样品中组分的定性定量分析。如何从这些复杂的重叠分析信号中提取组分的信息是分析化学工作者研究的重点和难点。而化学计量学方法的发展为实际复杂样品的分析提供了强有力的手段，本论文以实际复杂体系的GC-MS和ICP-OES信号为研究对象，一方面利用现有的化学计量学方法去解决这些实际分析中遇到的问题;另一方面建立了新型的化学计量学方法以进一步解决这些问题，具体内容如下:　　1、为了实现对实际复杂样品中组分的快速定量分析，本章发展了一种具有“二阶优势”的信号解析方法，提出了标准信号提取算法(standard signalextraction，SSE)。在未知干扰存在下该方法依旧能够从复杂的分析信号中提取组分的定量信息。因此采用简单的预处理实验，可以实现对实际复杂样品中组分的快速定量分析。该方法通过对实际样品数据以及待测组分的标准样品数据进行计算，提取得到标准化的待测组分信号，然后利用这个标准化的信号以及加标样品数据，得到加标前后样品中待测组分的浓度比值;最后，利用加入加标样品中待测组分的浓度值，实现对待测组分的定量分析。采用模拟数据对该方法进行了验证，考察不同背景和噪声干扰对定量结果的影响。采用该方法对环境水中的邻苯二甲酸酯类物质、土壤中的多环芳烃物质以及头发中农药残留物质进行了定量分析，结果表明该方法在未知干扰存在下依旧能够从复杂的分析信号中提取组分的定量信息，可以实现对实际复杂样品中特定组分的快速定量分析。　　2、由于实际复杂样品的信号常受到背景和谱峰重叠的干扰，限制了窗口因子分析方法(window factor analysis，WFA)在实际复杂样品分析中的应用。为了解决这个问题，本章发展了一种广义的“窗口”，提出了广义窗口因子分析算法(generalized window factor analysis，GWFA)，用于实际复杂样品GC-MS信号的解析以及实际样品中特定组分的定性定量分析。该方法具有以下优势:“窗口”确定简单准确，因而避免了传统WFA方法中因“窗口”确定不准确时定量结果出现偏差的弊端;由于该方法基于质谱方向建立“窗口”，因而消除了色谱谱峰偏移所带来的影响;该方法不易受到信号中较大噪声的干扰。采用较大噪声和背景干扰下的模拟数据对该方法进行了验证，采用该方法对油炸食品中丙烯酰胺、土壤中多环芳烃以及头发中农药残留物质进行了定性定量分析，进一步验证了方法的准确性。分析结果表明，该方法可以有效解决实际复杂样品GC-MS信号的解析，从而实现对实际复杂样品中特定组分的定性定量分析。　　3、为了解决实际样品中痕量元素的检测，针对复杂ICP-OES信号的特点，本章采用非负免疫算法（non-negative immune algorithm，NNIA）用于复杂ICP-OES重叠信号的解析，成功实现了干扰下痕量元素的定性定量分析。通过对模拟的复杂基质样品以及实际样品的分析，以高浓度稀土元素干扰下痕量钙元素、高浓度钨元素干扰下痕量铋、铅和锑元素、高浓度铁铜元素干扰以及城市用水中痕量磷元素的ICP-OES重叠信号为研究对象，以待测元素的标准信号为输入值，采用该方法成功实现了复杂基质干扰下痕量元素的定性定量分析问题。结果表明，该方法能有效实现对复杂ICP-OES信号的解析，从而实现对实际复杂样品中痕量元素的定性定量分析。