小麦不仅是我国主要的粮食品种, 也是一种重要的饲料和工业原料。 小麦易受赤霉病感染从而产生呕吐毒素, 学名脱氧雪腐镰刀菌烯醇(DON), 具有一定致癌性, 对人畜健康构成严重威胁。 尤其近年来极端异常气候频发, 小麦DON污染风险呈不断上升趋势, 已成为影响其产品质量安全的主要因素。 然而, 传统DON检测方法过程繁琐、 耗时费力, 因此发展一种快速、 低成本且适用于在线的检测方法对小麦安全生产及加工具有重要意义。 首先从江苏各地收集不同赤霉病感染程度的小麦样品200份, 磨粉后利用超高效液相色谱-串联质谱联用法(UPLC-MS/MS)测定小麦中DON含量, 再利用光谱仪在线采集小麦的可见/近红外光谱。 数据处理步骤为: 采用多元散射校正以及二阶导数对光谱进行预处理, 同时根据竞争性自适应权重取样算法提取特征波长, 最后利用线性判别分析(LDA)与偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)建立小麦粉样品的定性分析模型(以国家标准1 000 μg·kg-1为界限), 根据偏最小二乘回归(PLSR)建立小麦粉样品DON含量定量分析模型。 UPLC-MS/MS结果表明小麦DON污染风险较高, 所测样品超标率约为50%。 可见/近红外光谱分析表明不同DON含量小麦样品光谱特征具有一定的差异, 原始光谱和二阶导数谱图可看出1 420 nm处DON含量越高, 吸光度越低。 由于DON绝对含量低而光谱仪的检测限有限, 通过主成分分析未能发现明显的聚类趋势, 但根据全光谱以及特征光谱所构建的LDA与PLS-DA判别模型均能够对超标和未超标样品进行快速识别与筛查, 最佳识别率达87.69%。 从定量分析结果来看, 所构建的小麦样品DON含量的PLSR模型结果不太理想, 最优模型结果: 预测集相关系数(rp)为0.688, 均方根误差(RMSEP)为727 μg·kg-1, 相对分析偏差(RPD)值为1.38, 模型精度和稳健性有待进一步提升。 利用可见/近红外光谱和化学计量学方法, 实现小麦DON含量超标与否的在线判别与筛查, 为我国小麦产品质量安全快速检测提供了技术参考。 但对DON含量的定量分析还需要进一步研究, 探究外部因素对模型的影响, 并拟扩大样品量, 收集不同地区、 不同品种的小麦样品, 提高模型的精度及普适性。

针对目前电磁态势认知没有形成统一认识的问题，以电磁态势中的雷达对抗态势为研究对象，提出了态势分层认知的概念，研究了雷达对抗态势知识的获取与分析，随后针对雷达对抗态势知识表示问题，建立了雷达对抗态势知识表示模型，为后续的电磁态势要素计算以及态势表征研究提供了基础。最后梳理了雷达对抗态势与电磁态势的相互关系，为下一步将雷达对抗态势融入电磁态势提供支撑。

稻谷是我国主要储粮品种。 为快速、 准确鉴定稻谷霉变状态, 建立了一种基于近红外光谱的稻谷霉菌污染定性、 定量分析方法。 首先, 将四种谷物中常见有害霉菌(黄曲霉3.17、 黄曲霉3.3950、 寄生曲霉3.3950、 灰绿曲霉3.0100)分别接种在灭菌稻谷样品上。 其次, 将接种霉菌样品进行人工模拟储藏(28 ℃、 RH 80%), 并采集不同储藏时间(0, 2, 4, 7和10 d)稻谷的近红外漫反射光谱信号。 最后, 利用主成分分析(PCA)、 判别分析(DA)和偏最小二乘回归(PLSR)方法建立稻谷霉菌污染的快速分析模型。 结果显示, 近红外光谱可有效区分感染不同霉菌的稻谷样品, 平均判别正确率达87.5%。 稻谷霉变随储藏时间逐渐加深, 近红外光谱对感染单一霉菌稻谷样品霉变状态的判别正确率达92.5%, 多种霉菌的判别正确率达87.5%。 稻谷中的菌落总数的PLSR模型定量结果为: 有效决定系数(R2P)为0.882 3、 验证均方根误差(RMSEP)为0.339 Lg CFU·g-1, 相对标准偏差(RPD)为2.93。 结果表明, 近红外光谱法可以作为一种快速、 无损的分析方法来判定稻谷霉菌侵染状况, 确保稻谷储运安全。

小麦是我国战略性储藏粮食品种, 但小麦易受霉菌感染而发生霉变, 影响其食用安全。 加强小麦有害霉菌侵染程度的早期检测是控制其危害的需要措施。 然而, 现有的平板计数和荧光染色等检测方法, 普遍存在前处理繁杂、 时效性差等不足。 故此, 拟运用阵列式光纤光谱仪结合化学计量学方法, 建立霉变小麦的实时在线检测方法, 并为进一步开发粮食品质与安全在线检测装备提供参考。 小麦样品经辐照灭菌后分别接种五种谷物中常见有害霉菌: 串珠镰刀菌83227、 层出镰刀菌195647、 雪腐镰刀菌3.503、 寄生曲霉3.3950和赭曲霉3.3486, 并置于28 ℃和85%相对湿度环境中储藏7 d以加速霉变。 在样品储藏的第0, 1, 3, 5和7 d, 运用阵列式光纤光谱仪和漫反射探头在线采集样品的漫反射特征光谱, 并依据国标平板计数法测定样品菌落总数水平。 光谱采集步骤为: 在线检测平台上, 设置样品运动速度0.15 m·s-1和光谱仪积分时间20 ms, 采集波段为600~1 600 nm, 重复测量3次。 然后, 首先对小麦原始光谱进行平滑、 多元散射校正和导数变换等预处理以消除光谱噪音; 随后, 运用主成分分析(PCA)对受不同霉变程度(储藏阶段)的小麦样品进行区分; 最后, 利用线性判别分析(LDA)和偏最小二乘回归分析(PLSR)建立小麦有害霉菌侵染程度的定性定量分析模型。 小麦在储藏期内经历未霉变、 开始霉变和严重霉变三个阶段。 原始和二阶微分光谱显示霉菌侵染引起小麦光谱特征发生显著改变, PCA结果表明不同储藏阶段(霉变程度)小麦样品存在一定分离趋势。 利用前十个主成分得分建立的LDA判别模型, 对不同霉变程度小麦样品的识别率达90.0%以上。 结果表明: 小麦样品菌落总数的PLSR定量预测模型的预测决定系数(R2p)为0.859 2, 预测均方根误差(RMSEP)为0.401 Log CFU·g-1, 相对分析偏差(RPD)达2.65。 应用阵列式光纤光谱仪结合计量学方法在线评估小麦霉变具有一定可行性。 下一步研究中, 应扩大样品量, 补充自然霉变及受更多代表性霉菌侵染的小麦样品, 以不断增强模型的鲁棒性和方法的适用性。

战场电磁环境日益复杂、多变，对**装备的正常使用带来很大影响。针对其中影响最剧烈的有源干扰，分别联系时域、频域和能量域三个方面对其进行分析，提出定量描述干扰的方法。通过能谱图结合能量计算公式的方式完成了对压制干扰的表征，通过相关性算法以及提出的频谱重叠度概念完成了对欺骗干扰的表征。同时，基于Simulink/Matlab仿真的结果分别验证了所提出的几种表征方法具有一定的有效性与可行性，该定量描述方法对于战场电磁环境的评估具有参考意义。

为了能够快速、 无损地评价花生的质量, 确保储藏与食用安全, 开发了一种基于近红外光谱技术的花生产毒霉菌污染程度的定性定量分析方法。 首先对经过Co-60强辐射杀菌后的新鲜花生样品分别接种谷物中五种常见产毒霉菌(黄曲霉3.17、 黄曲霉3.3950、 寄生曲霉3.395、 寄生曲霉3.0124、 赭曲霉3.6486), 并于适宜条件下(26 ℃、 RH 80%)储藏9 d。 其次, 利用近红外光谱仪采集了不同时期花生样品在12 000～4 000 cm-1波段范围内的漫反射光谱, 运用主成分分析(PCA)、 判别分析(DA)和偏最小二乘回归(PLSR)建立了分析模型。 结果显示, 接种不同霉菌的样品随着储藏时间的延长均能得到有效区分, DA模型对储藏0, 3, 6与9 d花生的感染单一霉菌和多种霉菌的总体判别正确率分别达到100%和99.17%, PLSR模型对样品中的菌落总数的预测结果为: 有效决定系数(R2P)为0.874 1、 交互验证均方根误差(RMSECV)为0.276 Log CFU·g-1, 剩余预测偏差(RPD)为1.92。 结果表明, 近红外光谱技术可以作为一种可靠的分析方法对花生受霉菌侵染的状况进行快速分析, 从而确保贮藏期间花生的质量安全。

基于斯托克斯矢量和MC算法, 在各种散射系统中研究了偏振信息的传输性能。根据偏振光斯托克斯矢量的散射特性, 提出了一种能够减少散射对入射偏振光影响的PR方法。为了验证PR方法的有效性和实用性, 仿真了在不同实际大气和水下环境, 偏振传输和偏振信息恢复的结果。仿真结果表明, PR方法更适用于粒子半径相对大的杂乱媒介, 并且长波可以有效地减少偏振信息的损失。此外, 仿真结果也表明, 在非均匀的大气媒介中下行和上行链路是不可逆的。在水下, PR方法同样用来减小散射对于光的偏振度的影响。通过PR方法, 线偏振度的最大增强可达到16%。这些结果对于未来大气, 水下量子保密通信具有重要的意义。

根据美国NIF点火基准靶REV4.0要求, 对半腔套装工艺进行了具体的参数分析, 确定了半黑腔与冷冻罩的铝套筒过盈配合公差带等关键参数, 制定了装配系统技术指标, 设计了系统方案, 研制了实验样机。该样机具有12个电控台, 重复定位精度达到0.3 μm和0.01°, 并配备激光测头和6轴微力传感器, 对靶件姿态与套装过程中的受力情况进行检测, 可完成半黑腔套入与入射孔衬垫装配两道工序。利用该样机对模拟靶件进行了装配实验, 半黑腔与铝套筒同轴度为8 μm, 轴向与径向夹角优于0.5°, 验证了装配工艺与系统功能的有效性。