摘要:基于太赫兹时域光谱（THzTDS）系统对4种橡胶样品进行检测，分别采用核主成分分析（KPCA）和核典型相关分析（KCCA）方法对橡胶太赫兹光谱进行特征提取，引入PCA和CCA作为对比，再结合支持向量机（SVM）建立分类模型，对橡胶进行分类识别，最后以偏最小二乘判别法（PLSDA）的识别结果作为参考。结果表明，SVM结合特征提取方法可以对橡胶的光谱进行分类识别，KPCASVM对吸收谱的分类效果最佳，而PLSDA对折射谱的分类效果要优于SVM，同时，KPCA对光谱的特征提取效果要优于标准的KCCA方法。实验为橡胶的识别分析提供了新的方法。