为满足GREGOR望远系统末端的测试需求，实现对某些荧光光谱干扰信号的有效过滤和屏蔽，在可见光范围内设计并制备了一种高透射深截止多腔负滤光片。采用变迹函数不同级次的高阶迭代算法，通过设计厚度调制层来有效抑制通带波纹；在B270基底上采用离子束辅助反应磁控溅射的沉积方法进行制备，使用光控法和时间控制法相结合的方案对非四分之一膜层厚度进行监控。实验结果表明，实际制备结果与理论设计吻合较好，制备工艺可行性较高。所设计的多腔负滤光片膜系结构总层数为190层，总厚度约为20 μm，测得各通带透射率均大于90%，截止深度大于0.1%，反射带半峰全宽小于24 nm，最大位置偏差为2 nm，样品的均匀性良好，测试结果完全满足实际应用需求。

设计了一种可用于中红外波段探测的双层花瓣结构光学天线，利用有限时域差分方法，分析了结构参数、入射光偏振方向对单层天线共振波长及尖端电场强度的影响。在优化单层结构的基础上，计算了双层天线层间距（h）介于0.1~0.8 μm时，不同入射波长下上层天线尖端电场强度与入射光电场强度比值。为研究下层天线对于上层天线电场的增强机理，固定入射光波长，扩大天线层间距h（0.1~3.6 μm），对有无上层天线两种结构，分析相同探测点电场强度比随h的变化。结果表明，h<1 μm时，上层天线尖端电场增强主要来自于双层天线耦合增强，其中h<0.2 μm时，上层天线尖端场强随着距离h的减小而降低，主要因为近场耦合导致上层天线尖端能量转移到层间；h>1 μm时，上层天线尖端电场增强主要来自于下层天线反射光的干涉增强。

针对油茶籽采收过程中缺乏判断其成熟度的依据，导致茶油的质量和产量不佳等问题，提出一种基于中红外和远红外光谱数据融合检测油茶籽成熟度的方法。采用傅里叶变换红外光谱仪测试了在不同成熟阶段，不同含油率油茶籽的中红外和远红外光谱数据，利用不同特征提取方法（主成分分析法、连续投影算法、无信息变量消除法）对原始光谱数据进行特征提取，再结合支持向量机算法（SVM）建立了油茶籽成熟度的鉴别模型。结果表明：在中红外波段范围内，采用连续投影算法结合遗传算法优化的SVM模型，获得最优的鉴别精度为93.33%；在远红外波段范围内，利用主成分分析法结合遗传算法优化的SVM模型，实现了96.67%的鉴别精度。将中红外波段数据与远红外波段进行数据融合，结合优化后的SVM算法能将鉴别精度提高到100%。该研究表明，红外光谱技术结合优化后的SVM模型可以实现对油茶籽含油率的精确鉴别，数据融合技术能够有效地增加光谱信息并且去除单一光谱的冗余信息。该结果可为油茶的最佳采摘时间提供参考，并可拓展应用到其他农林产品成熟度的鉴别中。

利用太赫兹时域光谱系统测量了苯甲酸、山梨酸、木糖醇3种常用食品添加剂及其混合物的太赫兹吸收光谱，并选取了偏最小二乘回归（PLS）、最小二乘支持向量机（LS-SVM）及反向传播神经网络（BPNN）3种机器学习算法，对食品添加剂二元及三元混合物进行了定量分析。研究发现，在多元混合物的定量分析中，非线性模型LS-SVM及BPNN较线性模型PLS更具优势，且随着混合物成分的增加，非线性模型的优势愈趋明显；两种非线性模型中，LS-SVM较BPNN建模步骤固定，无需进行复杂的参数讨论与优化，可高效地实现多元混合物的定量分析；此外，观察分析物光谱特征发现，除算法适用性讨论外，分析物的光谱特征也会在一定程度上影响定量检测的精度。