研制了以InGaAlAs多量子阱为有源材料的InP基1.3 μm波段高速直接调制分布反馈（DFB）激光器，单片集成了与DFB激光器区具有相同量子阱材料的分布式布拉格反射器（DBR）反馈区。室温下DFB有源区长度为200 μm时器件的3 dB小信号直接调制带宽大于29 GHz。在速率为25 Gbit/s的非归零（NRZ）码数据调制下，光信号经10 km长的单模光纤传输后获得10^-10误码率的功率代价在室温及80 ℃下均小于1 dB。激光器的有源区长度较大，有利于提高发光效率并且有助于减小电流热效应的不利影响。所研制的高速直接调制激光器是大容量短距光纤通信系统的理想光源，具有广阔的应用前景。

采用体视显微高光谱成像方法, 构建木材树种分类识别模型。 利用SOC710VP体视显微高光谱图像采集系统获取可见光/近红外(372.53～1 038.57 nm)波段内的木材高光谱图像。 首先, 采用ENVI软件提取木材样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱, 分别采用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)对光谱数据进行降维。 再利用支持向量机(SVM)分别建立木材样本采集波段和特征波长下的分类模型。 然后, 在空间维采用第一主成分图像, 计算基于灰度共生矩阵(GLCM)的木材纹理特征。 在0°, 45°, 90°和135°四个方向计算能量、 熵、 惯性矩、 相关性等16个特征参数后输入SVM进行木材树种分类处理。 最后, 采用四个复合核函数SVM进行光谱维和空间维的特征融合及分类识别。 20个树种的分类实验结果表明, CARS的特征波长选择效果和运行速度较好一些, 采用普通SVM进行木材光谱维特征分类处理时, 测试集分类准确率达到了92.166 7%。 采用基于GLCM的木材空间维纹理特征时, 采用普通SVM的测试集分类准确率是60.333 0%, 具有较低的分类精度。 在将光谱维和空间维纹理特征进行数据融合及分类处理时, 采用复合核函数SVM分类具有更好的效果。 采用第二个复合核函数的SVM分类精度最高, 测试集分类正确率是94.166 7%, 运行时间为0.254 7 s。 另外, 采用第一个和第三个复合核函数的SVM的测试集分类准确率分别是93.333 3%和92.610 0%, 运行时间分别为0.180 0和0.260 2 s。 可以看出, 采用这3种复合核函数的SVM进行木材树种分类, 分类精度都高于采用普通SVM的光谱维或者空间维的分类识别精度。 因此, 利用体视显微高光谱成像和复合核函数SVM可以提高木材树种分类精度, 为木材树种快速分类提供了参考。

为了满足无人机航拍对图像拼接实时性和稳健性的要求,提出了一种将改进的快速特征点提取和描述(ORB)算法与渐进一致采样(PROSAC)算法相结合的无人机航拍图像拼接算法。首先,利用加速稳健性特征(SURF)算法检测特征点,利用具有旋转特性的二进制稳健基元独立特征(rBRIEF)算法描述特征点,接着利用双向匹配算法和最近邻距离比率策略进行特征点的粗匹配,利用PROSAC算法剔除错误的匹配;然后利用全局单应性变换模型进行图像配准,最后利用渐入渐出图像融合方法进行图像的无缝融合拼接。实验结果表明:该算法在精度和速度上达到很高的平衡,能实现又快又好的图像拼接。

利用太赫兹时域光谱技术测量了氧化铝和氢氧化铝样品在0.5~1.5 THz范围内的太赫兹时域电场信号。对测量得到的时域信号进行了傅里叶变换,得到了样品信号与参考信号频域的振幅和相位信息。对比参考信号的频域谱发现,氢氧化铝在1.20 THz和1.33 THz处有明显的特征峰,而氧化铝与参考信号频域谱的特征峰相同。通过对石墨烯与氢氧化铝进行一定比例的掺杂,利用石墨烯表面等离激元的近场增强效应,增强了分子内羟基的共振伸缩,实现了对氢氧化铝特征峰的增强调控。这项研究不仅可以对氢氧化铝进行无损检测和有效识别,也可以利用石墨烯增加氢氧化铝的检测灵敏度,对进一步利用太赫兹时域光谱技术研究其他氢氧化物的光谱信息具有借鉴意义。

介绍了红外傅里叶光谱仪干涉图的获 取原理和过程。基于MATLAB软件，首次采用将数值积分技术结合 离散傅里叶变换的方法对干涉图特性进行了建模和计算，得到了不 同温度黑体辐射所对应的干涉图，并对其直流偏置、最 大值以及相对最小值等特征进行了分析。定量给出了相对最小值与直流偏 置之间的线性关系，并从试验数据上对其进行了验证。在国内首次 从干涉图特性的角度分析了大气垂直探测仪系统的背景噪 声。然后对通过在CTIA型读出电路中引入减法电路来提高动态范围的 方法进行了可行性分析。结果表明，该方法并不具有可行性。