化学计量学是光谱分析中一个重要的环节,它包括光谱数据的预处理、降维、定量定性模型的建立,每一个部分都会影响着最后的分析结果。本文以红茶作为研究对象,探究在可见-近红外光谱和红外光谱范围内,最适合红茶等级及其品质与光谱建模的数据降维算法作为主要研究内容。选择常见的连续投影算法（successive projections algorithm,SPA）、竞争性自适应重加权算法（the competitive adaptive reweighting algorithm,CARS）、移动窗口偏最小二乘法（the moving window partial least squares method,MWPLS）三种降维算法和基于移动窗口平滑集成思想的移动窗口平滑集成竞争性自适应重加权算法（Moving window smoothing ensemble CARS,MWS-ECARS）算法作为本文光谱数据的降维算法。同时,在前人研究的基础上,提出了两种分别基于高斯滤波（Gaussian filter）和中值滤波（Median filter）作为窗口平滑算法改进的MWS-ECARS算法,命名为GF-ECARS和MF-ECARS,用它们对红茶光谱进行数据降维。在可见-近红外光谱内,将上述降维算法提取的特征波长分别与红茶等级建立偏最小二乘回归模型（partial least square regression,PLSR）,比较模型回归系数（Regression coefficient,R_p²）,R_p²最接近1就是选择出的最佳降维方法,分析选择结果的原因。在红外光谱范围内,以咖啡碱作为红茶品质内含物代表,以咖啡碱分子的理论红外光谱作为评价标准,将咖啡碱含量与红茶红外光谱作为四种数据降维算法的输入量,分别用提取出的特征波长与理论光谱比较,选择覆盖咖啡碱理论光谱信息最全面的降维算法作为红茶内含物咖啡碱含量与红外光谱建模的最佳降维算法。结果表明:在可见-近红外光谱范围内的红茶等级判别,GF-ECARS算法提取的特征波长与等级建模效果最好,R_p²达到0.9692。MF-ECARS算法的建模结果比原始MWS-ECARS略差,但其R_p²仍然达到了0.96以上,表明改进后的算法能提高原始模型的预测能力。不同窗口平滑算法的MWS-ECARS提取特征变量不同,但随着平滑窗口宽度的增加,特征变量区间连续性都在增强,数目均在减少。三种MWS-ECARS算法的预测集相关系数都显示出它们比常用的SPA、CARS、MWPLS三种降维算法更有效,更稳定。在红外光谱范围内,GF-ECARS和原始MWS-ECARS算法均可以通过设定频率阈值过滤3970cm^-1以上对应O-H键伸缩振动的波长,提取的特征波长比其它3种数据降维算法更能全面覆盖咖啡碱的光谱信息,从物理的角度解释也更具说服力。总之,本文提出的GF-ECARS和MF-ECARS算法在数据降维上具有稳定性高,挑选的特征波长连续性强,在提高模型稳定性的同时,预测能力也有所提高,说明GF-ECARS算法和MF-ECARS算法可以较好地为定性、定量的光谱监测模型提供光谱数据降维。