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小波变换(WT)具有很好的时频分离特征, 信息处理能力强, 已广泛用于分析化学领域; 本文就小波变换在近红外光谱领域的应用进行简述. 小波变换用于近红外预处理, 提取有用信息, 消除背景干扰, 可以提高近红外的分析精度和模型稳健性; 用于数据压缩可以减少数据库存储空间, 提高建模速度; 小波系数用于模型传递, 具有传递速度快, 稳健性强, 所需标样少等特点; 小波变换可以与神经网络、遗传算法等结合, 在近红外分析领域呈现出良好的发展前景.