石墨烯是一种具有二维碳纳米结构的半导体材料, 其在太赫兹波段的研究成果已被用于光电子器件, 而其他二维硫属材料在太赫兹波段的研究却鲜有报道。从理论和实验两方面对高阻硅衬底的石墨烯以及类石墨烯MoS2、WS2在太赫兹波段的吸收机制进行研究。通过太赫兹时域光谱系统测量不同抽运光功率下透过类石墨烯材料的太赫兹光谱, 并进行计算分析, 得到它们的透射谱、光电导率和吸收光谱。结果表明：通过改变光场条件同样可以对这两类类石墨烯材料进行调制; 对于MoS2、WS2, 当施加光场时, 其吸收主要由二硫族化合物激子作用引起。

基于太赫兹时域光谱系统和德鲁德模型, 测量并分析了少层石墨烯在600 nm CW红光和两种衬底下的透过率及电导率.结果发现, 高阻硅衬底的石墨烯样品在光场激励下对太赫兹信号的吸收显著增强, 而PET(Polyethylene terephthalate)衬底的石墨烯样品在光场激励下对太赫兹信号的吸收则有微弱减少.相较于无激励光场条件, 在0.5 THz处, 高阻硅衬底石墨烯的电导率提升了7倍, PET衬底石墨烯的电导率下降了23%.同时实验也验证了在太赫兹波段少层石墨烯的电导为各层石墨烯电导的线性叠加.

太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术是基于飞秒超快激光技术的 THz 波段光谱测量新技术, 具有较强的光谱分辨本领以及良好的透视性和安全性, 在物质检测方面具有广泛的应用价值。文中在采用太赫兹时域光谱技术对转基因大豆油光谱检测的基础上结合主成分分析方法(PCA)及支持向量机(SVM), 构建PCA-SVM模型对转基因大豆油进行鉴别。首先, 从样品在太赫兹波段测得的时域光谱中得到其吸光度光谱; 然后, 将其作为输入源导入PCA-SVM模型中, 剔除冗余数据、降低数据维数并鉴别。实验结果表明, 所建立的PCA-SVM模型能准确识别校验集, 可以准确地对转基因大豆油进行鉴别。研究结果表明: 太赫兹时域光谱技术可以实现转基因大豆油的快速、无损检测, 在食品安全领域有广泛的应用前景。

利用近共振激光驻波场操纵中性原子实现纳米级条纹沉积是一种新型的研制纳米结构长度标准传递方法。在会聚原子过程中, 由于沉积基片的存在, 激光驻波场内会产生直边衍射现象, 从而影响原子的运动轨迹及沉积光栅。建立了直边衍射扰动下激光驻波场模型, 通过四阶龙格-库塔法, 对铬原子的三维运动轨迹及沉积效果进行仿真。考虑到激光功率与失谐量的影响, 从半峰全宽(FWHM)和对比度入手, 对铬原子运动轨迹及沉积条纹特性进行分析。结果表明, 当激光功率为3.93 mW, 失谐量为200 MHz时, 原子沉积光栅的FWHM为6.043 nm, 对比度为0.863, 原子沉积光栅的质量最佳。与经典模型相比, 该模型考虑了驻波场中直边衍射的影响, 所得模拟结果更接近实际, 对实验有理论指导意义。

提出了一种基于随机森林预测模型的太赫兹时域光谱的木材鉴别方法。对4种木材(2种红木、2种非红木)在0.2～1.2 THz频率范围的吸收光谱的差异进行分析；对得到的光谱吸光度数据进行主成分分析的数据降维处理,并提取方差贡献率最高的五种主成分(总贡献率高达99.65%)；将其代入随机森林预测模型预测鉴别红木的真伪，得出相应训练集和测试集的识别率。实验结果表明，与传统的支持向量机预测模型和单一决策树模型比较，使用时域光谱技术结合随机森林预测模型能够得到更高的识别率,识别率可达91.25%，能够准确对红木和非红木进行检测。

基于太赫兹波段内的光谱分析技术以及主成分特性分析与反向前馈神经网络建模, 提出了一种转基因大豆鉴别方法.从光谱数据中提取累计方差贡献率达到97.582%的前8种主成分因子, 并将其作为输入源导入神经网络模型, 通过剔除冗余数据、降低数据维数, 所建立的神经网络模型能准确识别校验集.该方法可以实现转基因大豆的快速、无损检测, 在农业安全领域有广泛的应用前景.