利用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术结合主成分分析-粒子群优化-支持向量机（PCA-PSO-SVM）算法对12类矿石进行分类识别。运用Savitzky Golay滤波、分段特征值提取法对光谱进行平滑滤波与基线校正预处理。选取经主成分分析（PCA）降维后的前25个主成分作为PSO-SVM分类模型的输入，得到对12类矿石的最佳识别准确率为100%。分别建立主成分-线性判别分析（PCA-LDA）、主成分-粒子群优化-误差反向传播神经网络（PCA-PSO-BP）两种分类模型，并与PCA-PSO-SVM模型进行对比实验，结果表明，PCA-PSO-SVM分类模型的识别准确度最高，其平均识别准确率可达99.90%。

基于口径耦合的方法提出了金属-绝缘体-金属电压可调滤波器,该滤波器由两个非对称的矩形环腔和一个矩形波导管组成,其中非对称的矩形环腔内填充有机电光材料4-二甲氨基-N-甲基-4-甲苯磺酸盐(DAST)。利用有限元法仿真分析了非对称矩形环腔波导结构的透射光谱、谐振波长分布和磁场强度分布。结果表明,该滤波器的传输频谱比较平滑,通带带宽和阻带带宽较宽,通带的透射率高达97%,阻带的透射率低至0.01%。该滤波器的特性不仅可以通过改变结构参数进行调整,还可以通过施加控制电压进行调节,可调节性较高,且优化结构后阻带带宽更宽,可在集成光学中应用。

基于边界耦合的方法构造一种基于金属-介质-金属(MIM)纳米谐振腔波导组成的滤波器,该结构由1个拱型谐振腔和1个矩阵波导管组成。通过有限元法(FEM)仿真分析拱型腔波导MIM结构滤波器的传输特性曲线、谐振波长和磁场分布图。研究结果表明该拱型腔滤波器具有平滑的传输曲线、平坦的通带、较宽的带宽,且通带透射率高达0.976,阻带透射率低至0.001,这表示此结构滤波器具有良好的滤波特性。通过对该拱型结构滤波器进行参数优化,可以在光通信波段的三个通信窗口上实现通道选择的滤波功能,该结构滤波器在高密度光集成电路和纳米光学中具有广阔的应用前景。