红外光谱法是分析化学领域的一种物质成分分析方法，由于样本采集方便快捷，已广泛应用于化学、食品科学等领域。白酒是一种复杂的液体混合物，基于红外光谱对白酒进行定量、定性分析，是白酒品质鉴定、防伪与溯源的重要技术方法。白酒红外光谱分析法能够快速鉴别白酒酒精度、香型等信息，达到实时检测白酒品质的目的。本文以不同品牌、系列白酒红外光谱为研究对象，主要研究内容包括：1.采用多尺度搜索算法选取原始光谱中的特征波数，建立白酒样本特征数据库；2.利用偏最小二乘回归方法建立白酒酒精度回归模型，对白酒酒精度进行定量预测；3.利用支持向量机分类方法建立白酒香型、品牌的分类模型，对白酒进行定性分类分析。结果表明，基于多尺度搜索光谱特征波数选择算法能够较为准确的提取出白酒红外光谱信号中对白酒分析贡献度较大的特征波数，从而提升白酒光谱信号分析准确率。基于支持向量机算法对白酒进行香型、品牌的分类，准确率达到97%以上；另外，基于偏最小二乘回归算法对白酒酒精度进行浓度估计，误差小于1°。