水下无线光通信（UWOC）系统可以实现最高Gbit/s量级的信号传输速率，对于现代水下应用具有重要意义。文章简述了UWOC系统的发展过程，对不同种类的UWOC系统进行了比较，对高速UWOC系统的研究现状进行了综述，从高速UWOC系统的光源、接收机以及信号处理3个部分进行了总结与讨论。希望文章可以为未来高速UWOC系统的研究与发展带来帮助。

为改善高功率掺铥光纤激光器（TDFL）的输出性能，提高系统的光-光转化效率，研制了一种全光纤主振荡功率放大结构（MOPA）的高功率TDFL，可在连续（CW）和准连续（QCW）两种模式下工作。首先，搭建了激光振荡器，对种子源激光器的输出特性进行研究。接着，搭建掺铥光纤放大器，并将其与激光振荡器连接，研究MOPA结构光纤激光器的输出特性。最后，在QCW调制模式下，分析MOPA结构光纤激光器的脉冲特性。结果表明：激光振荡器实现了中心波长为1940 nm连续稳定的激光输出，最高平均输出功率为18.56 W，斜率效率为54.84%，且光谱无拉曼成分。利用该低功率连续激光作为种子源经过自制的掺铥光纤放大器后，平均输出功率可达66.9 W，斜率效率为48.48%。当系统在QCW模式下工作时，可以实现对频率和占空比的调节，且当频率为75 Hz，占空比为10%时，经计算其峰值功率为80.3 W。该研究方案对研制2 μm波段更高功率的MOPA激光器具有参考意义。

蒲黄炭是由香蒲花粉炮制而成, 具有止血、 化瘀、 通淋等多种功效, 被广泛应用于临床抗血栓, 创面和出血。 然而蒲黄炭在炒炭过程中, 常常会出现炭化过轻或者炭化过重的现象, 从而出现不同炭化程度的蒲黄炭药品, 主要为轻度炭化、 标准炭化与重度炭化三种不同的蒲黄炭药品。 由于炭化程度不同, 蒲黄炭的凝血效果优劣不等, 其中标准炭化的蒲黄炭药品药效最优。 目前, 鉴别蒲黄炭药品的方法多为人工凭借肉眼与经验进行判别。 基于人工的蒲黄炭药品判别方法判别效率低, 受主观因素影响大, 判别结果不稳定, 难以区分出标准炭化的蒲黄炭。 为有效地对不同炭化程度的蒲黄炭进行识别, 提出一种基于卷积神经网络与投票机制的蒲黄炮制品近红外判别方法。 该方法创新性地结合深度学习与机器学习算法, 有效利用卷积神经网络强大表征提取能力的同时通过投票决策提升算法模型的泛化能力与鲁棒性。 首先通过近红外光谱技术获取蒲黄炭的近红外光谱, 并通过卷积神经网络分别提取样本经过四种预处理方法所得到光谱图的高阶特征, 并计算预测结果。 按照样本准确率与损失值为四种预处理方法分配相应权重得到蒲黄炮制品预测模型。 该模型将所得到的四种预测结果结合权重共同投票出样本的最终结果, 从而鉴别出蒲黄炭的炭化程度。 实验结果表明所提方法可以有效判别蒲黄炮制品的炭化程度。 当训练集所占样本比例为80%时, 预测准确率达到95.4%。 所提方法与传统卷积神经网络方法、 线性判别分析方法以及标准正太变量变换-线性判别分析方法相比预测准确率分别提高8.6%, 4.3%和2.6%。 同时, 所提方法具有一定的稳定性, 当训练集所占样本比例大于70%时, 测试准确率高于90%; 当训练集比例仅占10%时, 预测准确性仍然能够达到约80%。

为了获得基于孤子自频移效应的1.6 μm波段锁模脉冲，设计了一种非线性偏振旋转的掺铒光纤激光器，并利用双输出结构检测脉冲。在泵浦功率为350 mW时，通过适当调节偏振控制器，同时在两个输出端观察到中心波长为1560 nm的类噪声脉冲，3 dB带宽为17.5 nm，脉冲持续时间为968 fs。进一步将泵浦功率增加至550 mW，输出端1的类噪声脉冲保持不变，输出端2的类噪声脉冲的中心波长红移至1614 nm，3 dB带宽增加至64.4 nm，脉冲持续时间减小至302 fs。谐振腔的最大输出功率为11.4 mW。同时，实验分析了色散位移光纤的长度对孤子自频移的影响，结果表明，在一定范围内，色散位移光纤的长度越长，孤子自频移的频移间距越小。实验研究的1.6 μm波段光纤激光器在光学通信领域具有潜在的应用价值。