三五族化合物半导体具有丰富的特性，使其在电子学、光电子学以及光子学领域获得了各种应用，这些都源自于三族元素和五族元素构成之二元系的各种魔幻组合形成的多变特性。本文基于二元系砷化物、磷化物及锑化物，对其构成的各种三元系、四元系和五元系的特征进行了几何图示阐述，主要涉及其带隙、晶格常数及其与不同衬底的晶格匹配区域。对氮化物和稀氮、铋化物和稀铋以及硼化物的一些特性也进行了简要讨论。通过对整个三五族化合物半导体的全面了解将有助于深入了解其潜力和可持续发展态势，包括存在的诸多挑战。

目前红外探测器采用传统读出方法很难通过一次积分实现其本身的动态范围。为实现红外探测器的大动态范围不换档读出，引入脉冲频率调制（Pulse Frequency Modulation，PFM）结构，同时为保证弱信号时的注入效率，结合CTIA输入级，对红外探测器不换档大动态范围读出方法进行研究。提出一种CTIA输入级脉冲频率调制（PFM）读出方法，在系统级层面搭建实验系统并结合短波红外InGaAs单元探测器进行数字量化实验。详细分析了强信号时由系统结构延迟时间引起的转换线性度问题，并建立非理想条件下的数字量化转换模型。实验结果显示，提出的CTIA输入级PFM红外探测器读出方法动态范围达到97 dB，为红外探测器不换档大动态范围读出提供了一种可行方案，并为数字化读出电路设计奠定理论基础。

基于近红外光谱(NIRS)技术和遗传算法-反向传播(GA-BP)神经网络建立模型, 分析茶叶掺蔗糖样品的1~2.5 μm原始光谱数据的有效性及冗余度。 固定样本数据, 对模型的参数优化选择后建立茶叶蔗糖含量定量检测模型。 将1~2.5 μm原始数据分1~1.7, 1~1.3, 1.3~1.7, 1.7~2.5和2~2.2 μm。 利用建立的模型对同一分辨率下的不同波段进行模型训练。 预测结果表明, 1~1.7和1~2.5 μm波段存在数据冗余。 仅使用1.3~1.7或1.7~2.5 μm波段即可有效建立模型。 预测模型对同一波段下的不同分辨率进行研究, 从2 nm到20 nm改变分辨率, 当波段范围为1~2.5 μm时, 模型的R均介于0.9和0.95之间, 且RMSEP也在1.7和2.1之间。 当波段范围为1~1.7 μm时, 模型的R均在0.9和0.93之间, 且RMSEP也在1.95和2.25之间。 结果表明, 1~2.5 μm原始数据中确实存在波长范围和光谱分辨率的冗余。 通过光谱特征分析和算法建模, 可以显著提高光谱数据获取的有效性; 对于茶叶中蔗糖含量的检测, 可以采用更窄的波长范围和更低的光谱分辨率。

基于512×2元InGaAs光谱组件研制一款新型光谱传感物联网节点。针对中心距为25 μm的双列小像元探测器结构，在信号处理电路中对双通道数据进行均值处理，减小了单个光敏元响应异常对系统测试结果带来的影响。实验结果表明，此节点的测试波长范围为976~1700 nm，光谱分辨率达到13.5 nm，波长准确性优于3.2 nm，波长重复性优于0.3 nm，动态范围达到2300：1，吸光度重复性0.0011 AU，光源基线稳定性优于0.0001 A/h。采用多种标称酒精浓度的酒类样本对此光谱传感节点进行测试，验证其功能。