拉曼光谱作为光谱检测中最常用的快速、无损、准确的检测手段之一,在生物医学检测中发挥着越来越重要的作用。但是拉曼光谱存在信噪比低,光谱分辨率和光通量相互限制的问题,这两个问题还导致拉曼光谱校正模型建立困难。这严重限制了拉曼光谱对微弱信号检测的准确性,降低了拉曼光谱的检测极限,不利于拉曼光谱检测性能的提升。针对以上问题,本文在对拉曼光谱仪的物理原理和拉曼光谱矩阵特性的深入研究下,提出了三种新的方法用于拉曼光谱检测性能的提升。本文主要工作内容包括:（1）拉曼光谱噪声去除:将生成对抗网络方法应用到拉曼光谱信噪比的数字优化,通过模型训练的方法实现拉曼光谱中仪器本体噪声、测量噪声和外部干扰噪声等多种噪声同时去除,能显著提高信噪比,并保证真实性。（2）拉曼光谱分辨率提高:提出了一种数字投影狭缝拉曼光谱还原技术。基于光栅型拉曼光谱仪造成分辨率和光通量之间相互限制的物理规律,通过数值迭代计算的方法,实现在不改变光栅光谱仪的物理结构且不需要光谱仪其他光学参数的情况下,提高光谱分辨率,获得同时具有高分辨率与高光通量的光谱信号。（3）拉曼光谱模型转移技术:先利用生成对抗网络方法扣除了光谱的基线和背景噪声,再通过双数字投影狭缝算法解决分辨率差异问题,实现不同仪器间的模型转移,最后实验验证了该方法在药品模型转移中的应用。本文主要创新点包括:1)提出基于生成对抗网络的拉曼光谱信噪比数字优化方法,该方法具有很好的鲁棒性、准确性和真实性,可以将光谱信噪比提高30倍左右;2)提出了数字投影狭缝拉曼光谱分辨率提高方法,突破了光栅型拉曼光谱仪在光谱检测过程中光谱分辨率和信噪比相互制约的限制,在保留高光通量的情况下,实现光谱分辨率提升3倍,信噪比提升3倍;3)提出了基于双数字投影狭缝算法的模型转移技术,实现不同光谱仪器间的分析模型转移,使得准确度更高的模型可以应用于低性能光谱仪的定量分析中,降低了拉曼检测过程中仪器对于检测精度和准确性的限制,拓展拉曼光谱在空间上的应用。