利用近红外光谱技术采集29种不同比例的聚乳酸/聚己二酸对苯二甲酸丁二醇酯（PLA/PBAT）共混物的光谱数据。利用偏最小二乘回归和主成分回归法建立光谱数据与PLA含量的预测模型。采用多元散射校正、Savitzky-Golay平滑结合一阶导数、Savitzky-Golay平滑结合二阶导数和标准正态变量变换等光谱预处理技术进一步优化模型效果。结合竞争性自适应重加权采样法、无信息变量剔除和连续投影算法实现特征波段提取。结果表明：CARS-SG+D2-PLSR组合在主成分数为4时表现最佳，光谱变量数由128减小至19，占总波长的15%。验证集的决定系数（R_V²）、均方根误差（E_V）和相对分析误差（D_P）分别为0.981 4、3.919 4和7.328 3，表明利用近红外光谱技术可实现对PLA/PBAT共混物组分含量的快速预测。