针对传统的反向匹配方法中存在的强弱峰权重差异和噪声峰的干扰问题, 提出了改进式反向匹配方法, 通过引入权重衰减函数来优化强峰和弱峰之间的权重占比关系, 使得谱图中各特征峰的权重分布在合理的范围内, 避免了强峰权重掩盖弱峰的情况; 通过概率分布函数动态滤噪的方法, 实现了噪声峰的自适应过滤, 从而提升了反向匹配方法的识别性能。 实验以大量的常规拉曼和表面增强拉曼的谱图为验证样本, 基于大型常规拉曼与表面增强拉曼数据库进行拉曼谱图识别验证。 实验表明该方法在大量数据测试下综合准确率达到91.52%, 相比于命中质量指数方法(51.08%)和传统的反向匹配方法(16.57%)有大幅度的提升。

分析导弹尾焰可知, 影响其光谱变化的主要因素包括发动机、燃料等, 故根据尾焰光谱可以达到导弹型号识别的目的。为保证识别效率, 用特征光谱代表尾焰特征, 可大大缩减数据量。首先根据光谱差模型计算出各波长处的辐射差, 通过设定阈值将辐射差分段, 高于阈值的波段即为所选的特征波段。改变积分步长和阈值可获得几组不同数据。分别采用光谱角匹配算法(Spectral Angle Matching algorithm, SAM)和模糊算法对不同精度和不同特征波段的数据进行处理, 得到识别结果。以识别结果的正确率和待识别样本与各型光谱的相似度距离为衡量标准, 模糊算法识别效果可与SAM相当, 但其在算法复杂度方面优于SAM。

针对飞行器机载环境多参量综合测试需求, 研究了一种基于反射光谱特征辨识的光纤布拉格光栅(FBG)气压与温度集成监测方法, 给出了基于膜片式结构的双参量传感机理及其理论模型。 采用基于耦合模理论的OptiGrating软件, 得到不同气压与温度条件下光纤布拉格光栅传感器仿真反射光谱。 在此基础上, 借助弹塑性和恢复性能优良的平膜片感压机构, 构建了膜片式双光纤气压/温度集成监测模型。 研究表明, 恒温条件下应变传感光纤光栅反射光谱随气压增加而逐渐向短波方向偏移, 其中心波长灵敏度约为0.803 0 nm·MPa-1, 且反射谱主峰及其旁瓣峰值均随气压变化呈现良好线性关系; 当气压恒定而温度变化时, 处于仅感温不受力状态的温度传感光纤光栅反射光谱中心波长灵敏度约为9.39 pm·℃-1; 当气压与温度交叉变化时, 能够实现对变温条件下的微小气压变化实时监测。 传感光纤光栅受非均匀应变效应反射光谱存在一定啁啾现象, 其反射光谱旁瓣峰值波长随环境温度、 气压变化均会发生偏移, 具有良好线性关系, 且在不同气压下反射光谱对应的同一阶数旁瓣峰值幅度相等。 该研究能够为航空航天器系统多物理参量在线综合测试提供有益帮助。

针对中药炮制前后成分变化会影响中药用药疗效的问题, 采用四种大黄炮制品为研究对象, 利用太赫兹时域光谱系统和化学计量学处理方法获得了中药大黄光谱数据, 按照中药大黄炮制品的种类对光谱数据进行了区分。 同时, 薄层色谱法研究显示大黄在不同炮制方法处理后, 其炮制品中基础物质蒽醌和鞣质类化合物含量发生变化, 而该实验获得的这四种大黄炮制品太赫兹光谱数据之间的关联性与上述变化规律相吻合。 这就说明太赫兹光谱技术对中药炮制品的物质成分是敏感的, 此方法可以为中药炮制过程中物质结构变化的研究提供重要参考。

利用密度泛函与自洽反应场理论在B3LYP/6-311G(d)水平下对16种邻苯二甲酸酯(PAEs)进行结构优化,并计算气态环境及溶剂中PAEs的拉曼光谱振动频率和去偏振度。研究显示,16种PAEs拉曼振动归属为苯环变形、酯基振动、C—C伸缩、C—H摇摆、C—H伸缩与耦合振动。其中酯基官能团出峰位置在1 700～1 780 cm-1之间,拉曼峰较强,去偏振度较低(振动的对称性较强),可将酯基振动作为特征振动; 但气态环境下仅12种PAEs拉曼峰之间的最小波数差大于显微拉曼光谱仪的检出限(0.2 cm-1),即利用酯基频区的去偏振度和拉曼峰不能完全辨识16种PAEs。溶剂化效应分析显示,溶剂苯对16种PAEs具有明显的溶剂化增强效应,16种PAEs拉曼峰之间最小波数差均增大到0.2 cm-1以上,且峰强增加了23%～183%,说明溶剂化效应下可利用酯基频区的去偏振度和拉曼峰辨识16种PAEs。本文的研究结果为PAEs拉曼光谱检测提供了理论依据。

借助密度泛函理论中B3LYP/6-311++G(d, p)方法对美国EPA优先控制污染物中的16种多环芳烃(PAHs): 萘、 苊烯、 苊、 芴、 菲、 蒽、 荧蒽、 芘、 苯并［a］蒽、 稠二萘、 苯并［b］荧蒽、 苯并［k］荧蒽、 苯并［a］芘、 二苯并(a, h)蒽、 二苯并［g, h, i］芘以及茚苯(1, 2, 3-cd)芘进行结构优化, 并计算拉曼光谱振动频率和去偏振度, 在此基础上辨识多环芳烃的拉曼特征光谱。 研究显示, 16种PAHs的拉曼振动主要分布在3个频区: 200～1 000 cm-1(指纹区)、 1 000～1 700和3 000～3 200 cm-1(基团频率区), 3个频区主要振动归属分别为环变形(ring def), 碳碳伸缩(CCStr)、 碳氢摇摆(CHw)及其耦合振动(CCStrCCw), 碳氢伸缩(CHStr)。 进一步分析显示, 指纹区16种PAHs的去偏振度随苯环变形振动对称性增强而降低, 在该频区去偏振度最小的频移处苯环呼吸振动的对称性最强, 指纹区的峰强也在此处出现最大值。 任意PAHs在指纹区的最强峰之间的波数差较大, 在显微拉曼光谱的可分辨范围内, 因而利用指纹区的去偏振度和最强峰可将16种PAHs逐一识别。 烷烃、 烯烃、 炔烃、 醇类和酚类、 脂肪醚、 芳基烷基醚、 醛类、 酮类、 羧酸、 酯类、 胺类、 腈类、 酰胺类、 酸酐、 芳烃的振动频率和峰强分布不完全一致, 利用PAHs与这几类物质拉曼频率和峰强分布的差异可以逐一排出干扰。