物质的太赫兹光谱具有独特的“指纹谱”特性,可以利用该特性对物质进行识别。随着人工智能技术的发展,深度学习算法在太赫兹光谱识别领域得到了越来越广泛的应用。然而在实际应用中,受实验设备、实验条件以及实验环境等因素的影响,所获取的太赫兹光谱数据并不总是大规模的,无法满足深度学习算法所需的数据量要求。为了解决这一问题,本文提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的太赫兹光谱识别方法。首先利用S-G滤波器和三次样条插值法对物质的太赫兹光谱数据进行预处理,然后通过GAN生成具有真实太赫兹光谱数据分布的仿真数据,
