光谱作为一种强大的物质成分检测手段,本质是物质接触光时吸收部分频率的光,使物质中分子或原子发生了能级跃迁。作为无损检测技术,光谱已被广泛应用于农业、化工、医药、食品、文物检测等领域,极大促进了相关行业的发展,为人类生活增添便利。在获取物质光谱图过程中,通常存在噪声干扰和基线漂移的干扰,影响谱峰区域识别和高度判定,导致后续光谱分析物质成分的准确率低,难以实际应用。噪声干扰主要来自于模拟信号转换成数字信号的过程中和环境因素影响,基线漂移主要在仪器运行过程中产生。传统的方法只是单一地去除噪声或校正基线,需要分步执行才能完成光谱预处理,导致最终处理效果较差。针对该缺点,本文基于光谱信号的稀疏表示,有针对性地设计出同时进行光谱拟合与基线校正的稀疏模型,其主要内容如下:1.在模型中对光谱信号表示系数进行稀疏性约束及对纯光谱信号进行非负约束,以使表达系数更加稀疏,进而提高信号的可解释性。2.在稀疏模型中加入基线平滑性约束条件,以使求解出的基线更加平滑,更符合实际情况。3.利用可分离替代函数法进行交替迭代求解基线和光谱表示系数,同时实现了光谱拟合与基线校正,并隐式地去除了噪声。4.不满足于可分离替代函数的收敛速度,将快速迭代收缩阈值算法应用于本文模型,提高了模型收敛速度。本文算法因设计的模型中l₁范数和l₂范数元素可分离,能同时处理多个光谱信号,对大规模光谱信号处理有很大优势。实验结果表明本文算法在模拟光谱数据集上和真实光谱数据集上均取得较好效果。