为了得到远程物体的微米级振动的频率信息, 采用基于散斑图像的远程振动频率提取方法, 以波长为532nm连续激光器作为光源照射50m远处被测物体表面, 通过高速摄像机记录物体表面反射空间内的散斑图样提取物体的微振动频率。采用激光散斑图像的数据处理方法,进行了研究分析和实验验证, 利用长焦镜头对远程散斑图像进行适当散焦处理, 然后提取视频散斑图像间互相关系数峰值点与原点之间的矢量大小来获取散斑的变化信息, 同时对一定宽频率范围内的振动频率进行提取。结果表明, 用该方法得到的激光散斑远程微振动频率的提取准确度达99.22%。该数据结果为激光散斑应用于远程频率振动检测提供了一定的论证依据。

激光诱导击穿光谱（LIBS）谱线具有很窄的展宽，且光谱仪因外界温度条件的变化存在波长漂移，光谱数据为离散数字信号，受噪声、谱线重叠及连续背景的影响，信号存在失真和变形。而目前光谱仪自带谱线识别分析软件主要以“就近原则”为主，错误率较高，必须依赖于人眼的观察对比。针对这个问题，在研究LIBS光谱特性的基础上，提出了一种窗口可变滑动相关分析方法（CAASW），用于激光诱导击穿光谱谱线自动识别。以土壤标准物质为样品，对该方法进行了实验分析和评价，与光谱仪自带分析识别软件相比，CAASW明显提高了识别准确率和识别速度，最终实现了谱线的自动识别。

以1 064 nm波长Nd∶YAG脉冲激光为激发光源, 采用高分辨率、 宽光谱段的中阶梯光栅光谱仪和ICCD为谱线分离与探测器件, 实验研究了水体中痕量镍元素的激光诱导等离子体光谱发射特性和检测限； 为了延长水体中金属元素的激光等离子体光谱发射时间、 提高光谱检测灵敏度并减小ns激光作用下水滴溅射的影响, 实验中以固体圆饼状石墨块为样品基体进行元素富集, 通过在基体表面固定区域滴定固定量的已知不同浓度的硝酸镍溶液, 烘干并制备待测样品。 研究表明, 镍的最佳探测延迟时间在700 ns左右, 元素谱线强度随着样品浓度的增加而增大并在较低浓度下呈现良好的线性关系, 计算得到水体中Ni元素的痕量检测限为0.28, 研究结果为进一步开展水体痕量重金属的激光诱导击穿光谱测量提供了方法。

根据激光诱导击穿光谱谱线展宽机制, 对NIST标准谱线数据库中的发射谱线进行了模拟, 并与实验光谱进行对比, 在对比分析中引入相似性测度, 得到模拟光谱和实验光谱的相似程度。 对元素谱线的自动归属识别方法进行分析和研究, 通过相似性计算对土壤样品340～345 nm波段光谱进行了识别分析, 利用最小二乘原理计算各谱线之间的比例系数, 实现了光谱识别, 实验结果验证了基于相似性测度的光谱识别方法的可行性及其自动识别的优越性。

利用激光诱导击穿光谱(LIBS)对水体中痕量重金属锌进行定性及定量分析，以1064 nm波长NdYAG脉冲激光为激发光源，采用高分辨率、宽光谱段的中阶梯光栅光谱仪和增强型电荷耦合器件(ICCD)为谱线分离与探测器件，以锌（Zn：481.1 nm）特征谱线作为分析线，测定不同浓度下的特征谱线强度。实验中以固体圆饼状石墨块为样品基体进行元素富集，滴定固定量的已知不同浓度的氯化锌溶液于基体表面固定区域，烘干并制备实验待测样品。结果表明，锌的最佳探测延迟时间为1100 ns，元素谱线强度随着样品浓度的增加而增大并在较低浓度下呈线性关系，得到水体中锌元素的痕量检测限4.108 mg/L。研究结果为进一步开展水体痕量重金属的激光诱导击穿光谱测量提供了方法。

根据激光诱导击穿光谱(LIBS)展宽主要为非线性Lorentz函数模型, 利用Levenberg-Marquardt(L-M)算法对该理论模型中的待定参数进行优化估值， 扣除了光谱信号中的连续背景， 校正和还原了峰位和峰强， 并对拟合数据点自动提取方法进行了分析; 以MatrixVB与VB混合编程相结合， 实现了基于L-M算法的LIBS光谱数据自动拟合与特征参数提取， 与手动操作的常用数据分析软件Origin7.5的拟合结果进行了比较， 验证了该方法的稳定性与可靠性。

利用Nd∶YAG脉冲激光器(波长为1064 nm)作为激发光源，以高分辨率、宽光谱段的中阶梯光栅光谱仪和增强型电荷耦合器件为谱线分离与探测器件，在石墨富集的方式下测量并分析了水中铜元素的激光诱导击穿光谱(LIBS)特性。实验中以铜的324.75 nm特征谱线作为分析线，研究了水中铜元素的时间衰减特性，确定了最佳延迟测量时间为1100 ns，最佳门宽为2100 ns，通过对不同铜浓度样品的测量，给出了铜元素的定标曲线，并计算得到铜元素的检测限约为0.0672 mg/L，研究结果为进一步实现水中痕量金属元素的快速检测提供了数据参考。

利用Nd:YAG激光器、OceanHR2000+ICCD光谱仪建立激光诱导击穿光谱(LIBS)实验系统，设置合理的实验参数得到土壤样品LIBS数据，利用基于误差反向传播的人工神经网络(BP-ANN)算法，对含Cr浓度不同的样品进行了分析，选择CrI：425.435 nm为分析谱线，选择FeI：425.079 nm为参考线，在以相对峰强为输入模式下，对网络进行训练，建立定量分析模型，利用该模型进行预测，预测的相对标准偏差和相对误差均优于传统的定标曲线法得到的结果。

利用中心波长为1064 nm的Nd∶YAG脉冲激光器作为激发光源，以高分辨率、宽光谱段的中阶梯光栅光谱仪和增强型电荷耦合器件为谱线分离与探测器件，在石墨富集的方式下测量并分析了水中铅元素的激光诱导击穿光谱特性。实验中以铅的405.78 nm特征谱线作为分析线，研究了水中铅元素的时间衰减特性，确定了最佳延迟测量时间为900 ns，门控测量宽度为1600 ns，通过对不同浓度的含铅样品进行测量，给出了铅元素的标定曲线，并计算得到铅元素质量浓度的检测限约为0.0665 mg/L。以碳为内标元素有效地消除光谱不稳定性对分析结果的影响，提高了被分析元素的检测限和稳定性。