对注入量为 1×1014 cm -2的快中子(1.2 MeV)对氮化镓(GaN)基白光发光二极管(LED)器件的辐照效应进行研究。通过测量和分析器件的电致发光谱(EL)、光功率-电流(L-I)和电流-电压 (I-U)特性，发现器件辐照后光功率降低，而 EL谱形状几乎没有变化，表明该注入量的中子辐照主要对器件中的蓝光 LED芯片造成了损伤。进一步分析发现，中子辐照导致蓝光 LED量子阱中产生大量非辐射复合中心，增加了漏电流并减小了量子阱中载流子密度，从而降低 LED的输出光功率。由此，在原有 GaN基蓝光 LED等效电路模型的基础上，加入由中子辐照导致的影响因素，不仅有助于理解中子辐照对 LED光功率的衰退影响机理，还为预测辐照后光功率的变化提供了可行性。

基于光子计数探测器的多能谱计算机断层成像技术(CT),能够获得多个能量段的能谱信息,在材料识别方面有着独特的优势。由于窄能谱探测及光子计数探测器存在一致性差的问题,多能谱CT图像中含有较多的噪声和伪影,这不利于材料的分解与识别。因此从重建的角度出发,改进了传统张量字典学习(TDL)方法,提出一种基于图像总变分(TV)和TDL的图像重建算法,简称TV+TDL。该算法不但继承了TDL 算法在刻画各个能量通道图像之间相似性的优势,而且通过引进TV作为正则项,可进一步恢复图像微小结构和细节并有效地抑制噪声,提高材料分解精度。仿真实验结果表明,TV+TDL算法能够有效重建高质量的多能谱CT图像,并成功实现基材料模型下的材料分解与识别,从而验证了该方法的有效性和实用性。