金银花是清热解毒必备良药， 市面上金银花来源复杂， 最著名的山东平邑产金银花在市场上常遭造假。 已有的鉴别方法大多耗时长、 成本高且操作复杂， 亟需一种快速高效的金银花产地溯源方法。 针对应用在金银花鉴别中的近红外光谱(NIRS)数据的一维卷积神经网络（1D-CNN）鉴别模型存在参数量过大、 模型效率过于低下、 计算复杂度高， 同时易产生过拟合问题， 对传统1D-CNN结构作出改进。 使用效率较高的VD（Very Deep）结构替代传统1D-CNN中隐含层结构， 并针对 NIRS 数据适应性改进， 使其可直接应用于一维NIRS数据。 改进分为三步: (1) 将特征层的设计转为2个约束优化设计: 第一约束条件设每个卷积层C值（卷积核与感受野的大小比值）为1/6， 可提高网络模型效率; 第二约束条件取顶层感受野大小为数据向量大小， 实现更深层数据特征提取， 并减小过拟合。 (2) 通过降采样把特征层输出特征向量缩小至较小的尺寸; (3) 使用两个1×5大小的卷积层和一个带有Dropout的池化层将数据大小降采样到只有一个矢量的向量替代分类作用的全连接层， 进而减小参数量。 采集河南、 山东、 河北、 重庆主要产地出产的金银花为样品500份。 测试光谱范围908～1 676 nm， 采用KS法对样品集预处理， 并用shuffle算法完成训练集、 验证集、 测试集划分， 构建基于改进1D-VD-CNN与近红外光谱的金银花产地鉴别模型。 结果表明， 1D-VD-CNN训练集与测试集准确率均达到100%， 损失值收敛为0.001附近。 与传统1D-CNN模型相比， 1D-VD-CNN模型的训练集与测试集准确率分别提升为约0.5%与1.4%， 参数量和FLOPs分别减少近1 M(兆)和20 M(兆)。 与原始光谱数据分析法和PLS-DA法对比分析， 表明1D-VD-CNN模型对金银花近红外光谱分类具有更高的效率和更好的识别性能。

在智能交通领域中，道路场景的三维目标实时检测对于保障汽车行驶安全具有重要意义。使用雷达点云和图像数据进行融合能够达到优势互补的效果，然而使用这两种数据融合的三维目标检测算法为得到较高的检测精度，通常都采用两阶段网络，相比于单阶段网络运算速度较慢，而在实际应用中检测系统的速度是非常重要的。针对以上问题，在单阶段网络RetinaNet上进行改进，设计了一种三维目标实时检测方法，将三维锚框映射到点云和图像的特征图上，利用ROI池化，将锚框在特征图上裁剪出的区域转换成相同大小并融合，最终输出目标边界框的回归参数和类别，并且对锚框进行调整得到目标预测边界框。在KITTI数据集上进行的实验表明，所研究的网络在行人、车辆等多目标检测的精确度和时间消耗方面均优于对比算法。

提到荧光粉光转化(Phosphor-converted,PC)类型的光源, 人们熟悉的是白光照明或近红外波段的光源, 而对紫外波段PC光源的概念比较陌生。本文基于蓝光激发的上转换发光现象, 提出了一个新型PC紫外光源的概念。首先选取 Lu2Pr0.01Gd0.99Al2Ga3O12上转换荧光粉为展示材料, 该材料在 450 nm 激光辐照下发射位于313 nm的紫外线。随后, 采用刮涂工艺将该荧光粉材料制备成荧光陶瓷薄膜。通过蓝光远程激发荧光粉层的方法对荧光薄膜的紫外发射进行了成像演示。目前来看, 尽管这个PC设计的光转换效率并不高, 但光谱和成像实验显示了其作为紫外光源的可行性。该设计可以为明亮环境下的紫外示踪或指示等应用提供选择。

采用热处理烧结方法制备了含CsPbBr3钙钛矿量子点的硅酸盐基氟氧化物玻璃陶瓷（SiO2-Al2O3-Li2O-AlF3-LiF)。通过X射线衍射分析了玻璃的自析晶现象与量子点生长之间的关系; TEM透射电镜分析了量子点的形貌特征; 荧光光谱、吸收光谱和CIE色坐标等表征分析了量子点的发光特性。结果表明, 最佳条件制备得到的含CsPbBr3量子点的玻璃陶瓷材料可实现512 nm强绿光发射, 半峰宽22.80 nm。将该玻璃陶瓷与365 nm紫外芯片封装构建绿光发光二极管（LED), 有望替代绿色荧光粉成为新型固体发光领域的关键材料。

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题, 提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵DOA估计算法。该算法首先对非均匀稀疏阵接收信号协方差矩阵进行向量化处理, 通过Khatri-Rao积运算得到新的协方差矩阵; 然后利用任意阵列下的空间平滑算法恢复新协方差矩阵的秩;最后通过对新协方差矩阵进行特征值分解实现DOA估计。与传统MUSIC算法相比, 该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计, 大大增加了可估计信源数目, 同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。仿真结果证明了算法的有效性。

为了满足大型地基高分辨率成像望远镜对自适应光学系统校正频率和成像质量的要求, 本文设计了一套349单元自适应光学波前处理系统, 该系统在349单元变形镜自适应光学系统上实现了1 500 Hz的波前校正频率。设计了以控制计算机、FPGA波前斜率处理器、GPU矩阵乘法处理器以及模块化数模转换机箱等作为主要部件的实时波前处理器, 报道了349单元变形镜自适应光学系统对动态像差的闭环校正结果, 实验中对模拟大气相干长度r0为6 cm, 格林伍德频率为160 Hz的大气湍流实现有效校正, 自适应光学系统闭环后, 波前像差的1 000帧平均均方根值由1.07λ(中心波长600 nm, 后同)下降至0.11λ。本文设计的349单元变形镜自适应光学系统能够在1 500 Hz 的波前校正频率下有较高的成像质量, 波前处理延时优于235 μs。功率谱分析结果表明自适应光学系统对100 Hz 以下的波前畸变具有明显的校正效果。