重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室, 重庆 400044
基于紫外-可见光谱法的水质测量中, 光谱信号易受到系统噪声干扰、 悬浮物散射干扰, 且存在信息冗余、 多重共线性等特征, 导致水质COD测量中特征波长的选取产生较大偏差。 因此, 提出了基于嵌入式粒子群-遗传(EPSO_GA)算法的水质COD检测特征波长优化算法, 以提高波长选择精度。 为验证检测特征波长优化算法的可行性, 采集了某高校池塘水样、 生活污水和排水沟水样的光谱数据, 利用EPSO_GA算法对预处理后的光谱数据选取特征波长。 EPSO_GA算法采用实数编码方法实现了粒子群(PSO)优化算法和遗传(GA)优化算法的统一编码, 在PSO算法中更新粒子时嵌入GA算法的选择、 交叉、 变异等操作, 改善了这两种算法各自在光谱波长特征选取问题上的局限性。 将EPSO_GA算法选取的特征波长结合偏最小二乘法(PLS)构建了EPSO_GA_PLS的水质COD预测模型, 并且与传统的PSO算法、 GA算法选取特征波长建立的PSO_PLS、 GA_PLS和全光谱构建的PLS水质COD预测模型做了对比。 结果表明: 与PSO_PLS, GA_PLS和全光谱构建的PLS水质COD预测模型相比, EPSO_GA改善了PSO算法和GA算法在光谱特征波长选择中早熟和收敛速度慢的问题, 降低了全光谱构建PLS水质COD预测模型的复杂度, 提高了模型的预测精度。 基于EPSO_GA算法建立的EPSO_GA_PLS水质COD预测模型, 均方根误差降到了0.212 3, 预测精度增加到0.999 3, 可以快速定量检测水质COD, 为紫外-可见光谱法测COD提供了更好的预测模型。
紫外-可见光谱法 嵌入式粒子群-遗传算法 波长特征选择 偏最小二乘法 化学需氧量 Ultraviolet-Visible spectroscopy Embedded particle swarm optimization-genetic algorithm Wavelength feature selection Partial least squares method Chemical oxygen demand
报道了一种输出波长在1270 nm的混合级联掺磷拉曼激光器。该激光器分别利用掺磷光纤中频移为1330 cm-1和197 cm-1的拉曼散射，使1064 nm激光两次频移，实现了1270 nm激光输出。对1270 nm的二级拉曼光设计了对称和非对称两种腔结构，并进行了对比实验。结果表明，非对称结构可有效地避免腔内激光从高反端的泄漏，降低激光阈值，提高激光器转换效率。非对称结构激光器的振荡阈值为3.70 W，抽运功率为8.66 W时，激光器最大输出总功率为2.38 W，从1064 nm到1270 nm的激光转换效率为22%。
激光光学 掺磷光纤 拉曼激光器 光动力疗法
报道了一种由宽带光纤环形镜(FLM)作为腔反射元件的法布里珀罗腔掺磷光纤拉曼激光器(RFL)，并与使用窄带光纤布拉格光栅(FBG)作为高反镜的腔结构进行了对比研究。研究结果表明，使用宽带FLM替代FBG仍可实现掺磷RFL的窄带激光输出，并且可有效避免拉曼激光从高反镜端的泄漏。在相同的输出镜反射率情况下，使用FLM作为高反镜比使用FBG作为高反镜具有更低的振荡阈值和更高的光光转换效率。当抽运功率为9.45 W时，拉曼激光(1.24 μm)输出功率为4.31 W，激光器斜效率和光光转换效率分别为57.9%和45.6%。
激光器 掺磷光纤拉曼激光器 光纤环形镜 光纤布拉格光栅 光泄漏
