在正常人体尿液中定量加入被检测毒品，模拟吸毒人体的尿液样本，并结合表面增强拉曼光谱技术，实现尿液中 MAMP 和MDMA 的微量定性分析。

　　由于尿液成分复杂，待检样品含量低，获取的拉曼光谱信噪比低，被检物质的特征峰容易被背景信号淹没，为光谱分类带来困难。结合化学计量学方法，构建适合的最优分类器，有望实现类间差异微小的光谱有效分类，例如，通过化学计量学方法完成了类间差异很小的光谱的分类任务，分类准确率高于 88. 4%。为此，本研究提出了自适应滤波法，以及结合小波变换的支持向量机分类器，从而实现尿液中 MAMP 和 MDMA 检测的表面增强拉曼光谱分析。(MAMP 和 MDMA 样本由中华人民共和国公安部物证鉴定中心提供。)

　　随机选择 12 名志愿者，采集尿液，配制空白尿液(Ⅰ类)、含有 50 mg/L MAMP 的尿液(Ⅱ类)、含有 50 mg/L MDMA 的尿液(Ⅲ类)、同时含有 30 mg/L MAMP 和 30 mg/L MDMA 的尿液(Ⅳ类)4 类样本，取一小滴滴在金纳米棒拉曼光谱增强基底上，在空气中自然挥干 10 ～20 s，由便携型拉曼光谱仪采集表面增强拉曼光谱，激发光波长 785 nm，曝光时间为 5 s，光谱采集过程均在尿液样本获得后的 30 min 内完成。

　　由分类结果可知，在交叉验证准确率允许范围内，整体分类准确率高于95.0%，整体假阳性率不高于9.0%; 对于含有50 mg/L MAMP 或 MDMA 的毒品尿液光谱，假阴性率不高于 3.0%; 对于含有 30 mg/L MAMP 和 MDMA 的毒品尿液光谱，假阴性率低于 1.0%。而当选择最佳分类参数组合时，所得假阳性率为 7.3%，假阴性率为 0。因此，通过参数优化，可以实现得到令人满意的结果。