红外成像已经广泛应用到**和民用当中；但由于受到制造工艺的限制，从红外焦平面得到的图像数据往往需要做非均匀校正。而不同的校正算法往往具有不同的特征和优缺点，为了能让红外成像技术研究者快速找到一种合适的非均匀校正算法，本文调研了国内外最新的基于场景的非均匀校正算法，并以基于高通滤波、基于统计和基于配准几大类的典型研究，分析了各类算法的优缺点，为相关的研究者提供参考。

应用太赫兹技术对大气中动力学直径小于25 μm(PM25)的细颗粒物进行了定量研究。 PM25质量和太赫兹吸光度之间存在线性关系, 相关系数为086。 应用主成分分析的方法, 可证明随着PM25质量的增加, 与吸收系数存在相似的趋势。 为了提高预测精度, 采用偏最小二乘, 支持向量机和反向传播人工神经网络对PM25进行定量研究。 与单一的线性模型相比, 统计模型具有较大的预测相关性和较小的误差。 对于神经网络模型, 训练集与预测集的相关系数和均方根误差分别达到0999和0016 mg, 0912和0207 mg。 因此, THz技术和统计学方法的结合可提供较高精度的预测, 作为一种监测PM25的有效手段。

为实现血液成分无创检测, 针对动态光谱（dynamic spectrum, DS）时域单拍提取法存在的不足, 提出时域差值提取法, 即顺序提取各波长对数光电脉搏波上相距理想差值间隔的两对应采样点的绝对差值构成差值DS, 利用统计方法优选若干有效差值DS进行叠加平均获取最终DS输出。 对48例志愿者的实验数据分别利用差值提取法和单拍提取法进行DS提取, 结果表明: 差值提取法提取DS的去噪效果略优于单拍提取法; 对单一个体可获取有效DS的平均个数由48个改善为130个, 有效DS间均方误差的平均值由0.39改善为0.006, 运算速度提升了近20倍。 新方法显著提高了DS提取的质量。