为充分提取高光谱图像（HSI）的光谱空间信息特征，实现HSI的高精度地物分类，提出端到端的多尺度特征融合残差（MFFI）模块。该模块结合了3D多尺度卷积、特征融合以及残差连接3种手段，实现了HSI多尺度光谱空间特征的联合提取。因模块具有端到端特性，可通过堆叠多个MFFI模块得到具有提取深层特征能力的MFFI网络。该网络在Salinas、Indian Pines和University of Pavia 3个HSI数据集的平均总体准确率为99.73%，平均准确率为99.84%，平均卡帕系数为0.9971。结果表明：MFFI模块可以有效提取不同类型地物数据集的光谱空间特征，并取得良好的分类结果。

采用液滴外延法在GaAs(001)衬底上同时沉积In、Al液滴形成纳米结构, 利用原子力显微镜(AFM)对实验样品进行形貌表征, 并通过X射线光电子能谱(XPS)与扫描电子显微镜分析In、Al组分比样品表面元素分布。实验结果显示, 混合沉积后的表面InAlAs纳米结构密度随着In组分的降低而降低, 而单个纳米结构的尺寸变大。SEM与XPS测试结果证明表面的In并没有因为衬底温度过高而全部偏析。根据实验结果推测, In&Al液滴同时沉积到表面形成InAl混合液滴。当液滴完全晶化后纳米结构中心出现孔洞, 而产生这一现象的主要原因是液滴向下刻蚀。

采用液滴外延法在GaAs(001)衬底上生长In液滴，利用原子力显微镜(AFM)对不同衬底温度下生长的样品进行表征，观察其表面形貌。研究表明In液滴的生长对衬底温度十分敏感，随着衬底温度的升高，液滴密度逐渐减小，液滴尺寸逐渐增大。分析了In液滴在不同衬底温度形成过程的物理机制，解释了该实验现象的原因。根据成核理论中最大团簇密度与衬底温度之间的关系，拟合计算出In液滴密度与衬底温度满足的函数关系为nx=5.17 exp(0.69 eV/kT)。

量子点的性质主要由其密度及尺寸参数控制，而原子在衬底上的成核运动又决定了量子点的密度、直径、高度等参数，因此研究原子的扩散成核过程对自组装制备量子点具有重要意义。本文通过分子束外延生长技术研究了GaAs(001)表面金属铝液滴的成核过程，发现衬底温度和金属铝沉积速率的变化直接影响了液滴的尺寸、密度以及形状等特征。根据经典成核理论分析GaAs(001)表面金属铝液滴空间分布与几何结构的演化规律，推导得出表面金属铝液滴密度与衬底温度、金属铝沉积速率的关系方程。在此基础上，进一步计算得出液滴形成过程中未成核态、临界成核态、成核态三种亚稳态所包含的最小原子数分别为1个、2个、5个。

近年来，半导体量子点特别是InAs量子点的基本物理性质和潜在应用得到了广泛研究。许多研究者利用InAs量子点结构的改变以调制其光电特性。本文采用液滴外延法在GaAs(001)表面沉积了不同沉积量的In(3 ML、4 ML、5 ML)，以研究In的成核机制和表面扩散。实验发现，随着In沉积量的增加，液滴尺寸(包括直径、高度)明显增大。不仅如此，在相同的衬底温度下，沉积量越大，液滴密度越大。利用经典成核理论，计算了GaAs(001)表面In液滴形成的临界厚度为0.57 ML，计算的结果与已报道的实验一致。从In原子在表面的迁移和扩散，以及衬底中Ga和液滴中的In之间的原子互混原理解释了In液滴形成和形貌演化的机理。实验中得到的In液滴临界厚度以及In液滴在GaAs(001)上成核机理，可以为制备InAs量子点提供实验指导。

为探究Al液滴在GaAs表面的熟化行为，利用液滴外延法在GaAs衬底表面制备Al液滴。在零As压环境下，通过控制退火时间有效控制Al液滴的生长、成核。结合热力学原理和晶体生长理论对样品形貌变化现象进行物理解释，构建出液滴形貌变化过程中熟化、刻蚀和扩散行为的基本模型。理论计算表明，液滴在熟化行为达到退火239 s的平衡点后，被向下刻蚀和向外扩散两个行为同时消耗。

基于人工表面等离子体激元(SSPPs)设计了具有陷波功能的多频带滤波器。首先,在波导结构上引入了渐变槽形单元结构,以获得更好的色散特性,并在此基础上构建了截止频率为7.1 GHz的低通滤波器。然后,通过加载E形谐振器激发陷波,形成多频带滤波器,该谐振器有奇偶模两种谐振模式。当奇偶谐振模式同时被激发时,构成了插入损耗为3 dB、截止频率为2.83 GHz的低通滤波器和插入损耗为3 dB,带宽为2.94~4.37 GHz和4.40~7.10 GHz的两个带通滤波器。在偶模式下的谐振退化消失时,构成了插入损耗为3 dB、截止频率为2.83 GHz的低通滤波器和插入损耗为3 dB、截止频率为2.94~7.10 GHz的带通滤波器。证明了基于E型谐振器的多频带滤波器结构对SSPPs在微波领域的拓展具有重要意义。

基于密度泛函理论，对Al组分由0～1变化时AlxGa1-xAs体系的晶体结构、差分电荷密度、光电性质以及热力学性质进行第一性原理计算。得到AlxGa1-xAs体系的晶格常数a与Al组分x之间呈线性增加关系。能带结构图显示其禁带宽度将随掺入Al组分x的增加而变大，并且当x≥0.5时，体系能带由直接带隙变为间接带隙。静介电系数ε1(0)随掺入Al组分增加而减小，吸收系数带边随x增大而发生蓝移现象。由材料体系的德拜温度随Al组分的变化情况可知，Al组分增加，体系的声速和弹性劲度常数也相应地增大，高温时比热容的非线性增大是单位质量内AlxGa1-xAs的原胞数非线性增加所导致。通过分析不同Al组分下AlxGa1-xAs体系的光电特征、热力学性质，从而为AlxGa1-xAs在光电子器件以及太阳能电池等方面的应用以及后续的深入研究打下理论基础。

针对量子图像拼接时,Harris算法需要人为设置阈值,以及图像局部相似度大导致误匹配率高的问题,提出了基于改进的Harris和二次归一化互相关(NCC)的量子图像拼接算法。在阈值设置方面,基于图像重复度高的事实,通过二值化和阈值下降统计图像子区域的量子点或环的数量以确定Harris阈值,并将其作为全图阈值。在误匹配方面,首先以小窗口进行NCC的匹配,初步筛选角点;然后在此结果上用大窗口进行第二次NCC,以降低误匹配率。实验结果表明:在量子点或环计数方面,该算法具有较好的精度和速度;在阈值设置方面,该算法将角点数量控制在合理的范围内;在匹配阶段,二次NCC的方法将误匹配率降低至4.82%~27.27%。因此,本文算法改善了量子图像拼接的可靠性和时间开销,在量子图像拼接中具有潜在的应用价值。