摘要
激光诱导击穿光谱(Laser-InducedBreakdownSpectroscopy,LIBS)是一种原子发射光谱技术，它利用高能激光脉冲在样品表面产生等离子体，通过分析等离子体发射光谱来获取样品的元素组成信息。
LIBS技术具有无需样品预处理、可实现多元素同时分析、可进行原位测量等优点，在环境监测、生物医药、材料科学、食品安全等领域展现出巨大的应用潜力。
然而，LIBS光谱数据复杂，易受基体效应、自吸收效应等因素影响，对其进行准确、高效的分析是LIBS技术发展和应用的关键。
本文首先介绍了LIBS技术的基本原理、发展历程、应用领域以及数据处理方法概述。
然后，重点总结了LIBS光谱数据预处理、谱线识别与强度校准、定量分析以及基于机器学习的LIBS数据分析等关键算法。
针对不同的算法，分析了其基本原理、优缺点、适用范围以及最新研究进展。
此外，本文还介绍了LIBS数据处理编程基础，包括编程语言选择、LIBS数据读取与存储、光谱数据可视化以及常用LIBS数据处理库等内容，并结合具体实例，初步探讨了LIBS数据处理程序设计方法。
最后，展望了LIBS技术算法和编程的发展趋势，并对未来研究方向进行了展望。
关键词：激光诱导击穿光谱；光谱数据处理；算法总结；程序设计；应用
激光诱导击穿光谱（Laser-InducedBreakdownSpectroscopy，LIBS）技术是一种基于原子发射光谱的元素分析技术，具有快速、原位、无需复杂样品前处理等优点，近年来在冶金、地质、环境、生物医药等领域得到越来越广泛的应用[1-5]。
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