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微小型傅里叶变换光谱仪（Fourier Transform Spectrometer,FTS）体积小、重量轻、便于携带，适合于现场快速生化分析，已经成为光谱析仪器领域的一个研究热点。但是，由于器件尺寸的限制，微小型FTS的光谱分辨率普遍较低，极大限制了其实用化进程。针对微小型FTS分辨率较低的现状，本文研究一种基于TSVD-FBLP的分辨率增强型光谱重建方法，从算法层面提升光谱分辨率。实验表明，在不增加波导芯片尺寸的前提下，谱线分辨率提升3倍左右。本论文的主要内容包括: (1)研究了自回归(autoregressive，AR)模型和最大熵(max entropy method，MEM)谱估计技术基本理论，实现Levinson-Durbin、Burg、Marple和TSVD算法求解AR模型参数，并评估对比了几种方法用于MEM谱估计的性能。 (2)引入品质因子用于衡量线性预测准确性，为选取合适线性预测参数估计方法和确定线性预测长度提供指导。结果表明在信噪比较高的条件下，使用TSVD算法求解AR参数，并结合前后向线性预测(forward and backward linearprediction，FBLP)拓展数据序列，线性预测品质因子最优。 (3)引入基于半波电压色散方程的傅里叶光谱重建方法，解决了调制电压非线性和光波导器件光程差色散特性引起谱线偏差较大的问题。 (4)研究一种基于TSVD-FBLP的数据序列拓展方法，并结合基于半波电压色散方程的Fourier光谱重建方法，建立适用于微小型FTS的分辨率增强型光谱重建算法。 (5)搭建基于电光调制器的微小型FTS原理样机，将基于TSVD-FBLP分辨率增强型光谱重建算法成功应用到原理样机上，通过实验验证算法效果。一方面，测试激光器光功率谱，在不存在谱线分裂、峰高失真的条件下，光谱分辨率提升3倍。另一方面，使用原理样机测试了PET(Polyethylene terephthalate)塑料在1400nm处吸收光谱，实验发现测得的吸收光谱谱线和商业化光谱仪器测量轮廓基本一致，光谱分辨率得到明显提升。