利用共聚焦拉曼光谱技术, 对人工心脏泵不同剪切应力下受到亚损伤的红细胞进行实验研究, 验证拉曼光谱对红细胞亚损伤程度的评估能力, 为血液损伤评价提供了一种新的思路。 实验采集血红蛋白和红细胞的拉曼光谱标准谱图并进行对比分析, 以确定红细胞谱图特征峰的归属。 用血液剪切力试验平台对测试血样施加暴露时间为1 s, 大小分别为0, 50, 100, 150, 200, 250和300 pa的剪切力。 利用共聚焦拉曼仪器, 在10倍长焦物镜, 532 nm激光光源波长, 积分时间10 s, 积分次数2次, 2.5 mW功率下采集剪切应力作用后的红细胞拉曼谱图。 通过归一化的方法对比红细胞的拉曼谱图变化, 评估红细胞亚损伤的程度, 运用曲线拟合方法对特征峰和剪切应力进行拟合, 验证拉曼光谱对红细胞亚损伤的评估能力。 对比血红蛋白和红细胞的拉曼光谱标准谱图发现, 红细胞谱图能够反映血红蛋白的内部结构。 且结果表明, 拉曼光谱法可以用于区分不同剪切应力下亚损伤的红细胞, 推断剪切应力可以透过细胞膜从而影响到其内部的血红蛋白结构。 且随着剪切力的增大, 1 376 cm-1位置左侧谱线呈现明显抬高趋势, 1 549和1 604 cm-1位置的峰强增高, 1 639 cm-1位置的氧浓度标记带ν10振动谱带减弱。 其中1 549 cm-1位置的峰强为亚铁离子高自旋带, 在不同剪切力的作用下, 峰强差异表现最明显, 与剪切应力呈明显的正向线性关系, 拟合效果良好。 拉曼光谱法检测样本处理简单、 耗时短、 操作简便、 重现性好, 且可以精确的检测到细胞内部结构的细微变化, 可以评估红细胞的亚损伤程度, 弥补了传统评价溶血的方法的不足, 为人工心脏泵血液损伤评价提供了新的技术手段, 拓宽了拉曼检测方法的应用领域。

光谱技术在生物和医学检测方面具有积极的应用前景。 由于血液成分的复杂性和类同性, 有关不同动物血液光谱识别分类的技术研究尚未出现较为完善的结论。 基于机器学习理论, 以BP神经网络为工具, 建立了对不同动物血液荧光光谱进行特征提取和识别分类的方法。实验采用Cary Eclipse光谱仪分别采集了鸽、 鸡、 鼠、 羊四种动物不同浓度(1%和3%)的全血与红细胞荧光光谱数据(每个类型样本各50组数据); 基于移动平滑算法对原始数据进行了平滑处理, 以减少实验仪器噪声对特征提取和识别分类的影响; 进一步根据血液光谱数据的特性, 该文出了“组合放大”的特征提取方法, 并建立了BP神经网络分类器进行训练和识别。 相比于常用的光谱数据(单一)特征, 提出的“组合放大”特征和所设计的BP神经网络能对不同动物、 不同类型(全血与红细胞)、 不同浓度(1%和3%)的血液荧光光谱实现100%的准确分类, 同时神经网络测试误差均远小于设定的允许误差值。 研究的动物血液光谱特征提取及识别技术具有较好的普适性和可靠性, 在农业、 食品检查、 以及生物医学检测等方面均可发挥重要作用。

利用光谱检测和数据挖掘实现不同种类动物血液光谱数据的精确识别与分类具有重要意义, 目前尚未见到较为完善及普适的相关研究报道。 实验采集了鸽、 鸡、 鼠、 羊四种动物全血和红细胞溶液(浓度为1%)的荧光光谱数据; 基于小波变换的软阈值去噪方法, 首先对原始光谱数据进行去噪处理, 并确定了717个原始特征(包括荧光峰强度值、 荧光峰连线斜率等4类特征); 提出以“区分度统计量”为核心的特征提取方法, 结合主成分分析法和平均影响值算法, 实现了对717个原始特征到2个识别特征的高效筛选; 进一步建立了径向基核函数的支持向量机分类器, 对四类不同动物的全血荧光光谱数据实现了准确率为100%的识别分类, 对红细胞荧光光谱数据实现了94.69%～99.12%的识别率; 最后蒙特卡洛交叉验证的结果表明所提出的思路和方法对于动物全血溶液的识别分类具有较好的泛化能力, 能对荧光光谱数据进行准确的识别分类, 因此能够在进出口检查、 食品安全、 医药等领域发挥重要作用。 针对动物血液荧光光谱, 提出的基于“区分度统计量”的特征提取方法, 相比于传统的人为特征选取方法, 能够从大量原始特征中自动提取少量且有效的识别特征, 具有较强的普适性和高效性, 为其他领域的光谱特征提取和识别分类提供了一种新的思路。

Hybrid聚束器是一种同时包含驻波和行波电磁场的新型聚束器。为对其电场分布进行测量, 针对此种复杂电场分布的特点, 基于非谐振微扰原理, 研制了一套能够灵活简便操作、具有较高精度的场分布测量平台, 并使用该平台对Hybrid聚束器进行了场分布测量和调配。最终, 经过多次测量与调配, Hybrid聚束器的实际冷测微波性能与模拟计算结果符合较好, 轴向电场幅值平坦度显著提高, 各加速单元间的腔间相移明显改善, 使其满足设计要求。

利用不同分子截留量的透析袋可有效将茶褐素类物质分离。 随分子量增大， 茶黄素（TF）、 茶红素（TR）、 茶褐素（TB）、 茶多糖（TPS）含量逐渐增加， 分子量大于25 000 Da的样品中TB含量最高。 羧基和羟基含量随分子量增大而增加， 特别是总羧基含量在分子量大于25 000 Da的样品中增幅最大。 AFM显示， 不同分子量茶褐素粒子形貌并不均一， 单分子呈岛屿状态或颗粒状聚集物结构。 当粒子聚集较多时， 呈线状链接且有较多分支或形成网状结构。 CP-MAS NMR表明， 在3 500～25 000 Da的茶褐素属含有多苯环的苯多酚类高聚物， 结合多糖、 蛋白质残基， 富含羧基、 羟基、 甲基等基团， 具有酚类物质特性。 其酸未水解物经CP-MAS NMR分析表明为多苯环高聚物， CP-GC/MS共鉴定出16种可能存在的化合物。

提出了基于Curvelet 变换的自适应多传感图像融合新算法。算法将全色图像和多光谱图像进行Curvelet 变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则。对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数选用了区域特征自适应的融合规则。最后通过重构得到融合图像。将该算法和其他的融合算法进行对比,结果表明,该算法是一种有效可行的图像融合算法。