为了提高拉曼光谱检测系统的时间分辨率,常常需要采用较短的采样积分时间,此时带有分子结构振动谱的有用拉曼信号可能完全淹没在噪声中,严重影响信号的进一步分析,因此有必要对测量所得的光谱信号进行噪声消除处理。传统的消噪方法是基于信号与噪声在频域或统计特性之间的差异,通过平滑滤波或取平均值的方法来消除噪声,一般适用于噪声强度不高的情况,对于信噪比较低的情况处理效果并不理想。针对传统去噪方法的不足,从信号重构的角度,利用基于小波变换的谱峰识别、半峰宽检测提取光谱特征参数,再利用最小二乘拟合的方法,能够有效地提取淹没于强噪声背景下的有用拉曼信号。在仿真中,运用该算法得到的光谱曲线光滑,峰位置准确,信噪比改善明显。在实验中,分别利用该方法处理头孢呋辛酯片和罗红霉素拉曼光谱数据,得到了清晰的谱峰位置、幅值及半峰宽信息,实现了对短积分时间、强噪声背景的拉曼信号的有效还原,提高了检测系统的时间分辨率。仿真和实验结果表明,该方法需要调整参数少,易于实现,在信噪比比较低的情况下依然能够得到良好的去噪效果,为进一步分析光谱数据提供准确可靠的信息。