发动机润滑油是保障汽车发动机持久且稳定运转的基石, 准确评定发动机润滑油各项性能指标是其在生产到使用全过程必不可少的步骤。 发动机润滑油在一段时间的使用后会因为多种原因引起油品变质, 发动机润滑油变质的指标可以用其中非磁性颗粒物浓度、 金属屑含量、 pH值、 粘稠度、 含水率等表述。 关于发动机润滑油含水量的检测, 传统的检测方法存在操作复杂, 及时性差等缺点。 太赫兹对水吸收强烈, 适合用于对样品中微水含量的分析。 通过透射式太赫兹时域光谱系统获得1.0～3.5 THz下的六种不同水含量的发动机润滑油的吸收系数谱线, 对谱线进行Savitzky-Golay（SG）平滑去噪, 剔除奇异样本后, 采用Kennard-Stone算法划分样品集, 尝试常规区间偏最小二乘法（iPLS）、 向后区间偏最小二乘法（BiPLS）和联合区间偏最小二乘法（SiPLS）对其太赫兹时域光谱特征谱区间进行筛选, 着重研究区间间隔数、 PLS组件数、 最佳主因子数和区间选择等因素对PLS模型属性的影响, 并且对不同含水量的润滑油建模分析, 对不同模型比较选优, 建立最优定量分析模型。 建模结果表示特征谱区筛选可以提高建模性能、 降低模型复杂性, 特征谱区筛选算法通过剔除发动机润滑油太赫兹吸收系数谱线中非线性或者无关变量的方式, 使建模结果更好的表达吸收系数谱线与其含水量的关系。 结果表明: 采用BiPLS模型用于发电机润滑油中微量水含量的定量分析时建模效果最佳, 模型区间数为26, 入选区间为［18 10 4 3 8 12 5 11 24 13 16 21 2］, 主因子数为10, 最优模型的交互验证均方根误差RMSECV为0.003 5, 预测均方根误差RMSEP为0.004 6, 校正集相关系数r为0.919 3, 预测集相关系数r为0.865 7。 由此可见, 可以采用反向区间偏最小二乘法（BiPLS）用于发动机润滑油水含量的测定, 且实验过程简单, 建模计算速度快, 效果理想, 可以适用于非接触式油品含水量的定量分析。

太赫兹波对有机分子的分子内作用力(分子内氢键等)、分子间作用力以及分子本身的振动和转动现象等具有很好的分辨能力。糖类物质属于典型的有机分子，其中葡萄糖 (C6H12O6)具有多种同分异构体且用途各不相同。本文利用太赫兹时域光谱技术，在频率为 0.1~2.0 THz的范围内，对 4种互为同分异构体的糖类进行测量，获得了固态时被测物质在理想厚度下的吸收光谱，并从分子空间结构和分子内氢键的角度对光谱中的差异做出解释；结合相关理论预测了每种溶液的吸收强度和吸收频率点位置随溶液浓度变化可能会产生的现象，获得的吸收光谱证实了预测的正确性。通过对固态糖类物质吸收光谱与其水溶液吸收光谱的研究发现，对于同种物质，其固体状态的吸收光谱和其水溶液的吸收光谱具有较强的关联。

生物活性肽作为21世纪人类健康的新宠儿, 研究证明其对人体生命活动有着很好的作用, 其检测方法也是备受关注, 太赫兹时域光谱技术因为其独特的性质在检测生物活性肽中有着不可比拟的优势。 选用牛骨肽、 海参肽和牛肽这三种生物活性肽, 通过透射式太赫兹时域光谱系统得到其在0.5～2 THz的吸收系数曲线。 从太赫兹吸收系数曲线来看, 鱼肽吸收系数大于海参肽和牛骨肽。 因为生物活性肽的氨基酸种类和肽键的相互作用, 导致其在太赫兹频段内没有明显的吸收峰, 为了更好的对其进行检测区分, 建立分类判别模型, 寻找出最适合这类物质的方法。 在对太赫兹原始吸收系数数据进行S-G平滑处理, 归一化预处理之后, 随机选取四分之三预处理好的数据划分为训练集, 其余为预测集, 导入分类判别模型。 模型包括分类器和最优参数选取两部分, 分类器选取支持向量机, 随机森林和极限学习机等有监督的分类方法, 使用遗传算法、 粒子群算法和网格搜索等智能优化算法选取支持向量机最优参数。 为了减少原始光谱数据维数并提高模型的运算速度, 使用主成分分析进行预处理, 将降维之后的结果导入分类模型。 综合考虑其准确率和运行时间等因素, 虽然基于粒子群算法的支持向量机具有最高的准确率98.3%, 但是运行时间较长为180 s; 使用极限学习机能够有着最短的运行时间0.2 s, 但是准确率为73.3%。 基于网格搜索的支持向量机准确率为95%, 运行时间为11 s, 能够在准确率较高的情况下使用较短的时间, 证明基于网格搜索的支持向量机对生物活性肽太赫兹吸收光谱具有快速, 准确的分类结果。 研究结果表明, 利用太赫兹时域光谱技术结合机器学习算法能够实现快速、 无损检测生物活性肽, 为生物活性肽的检测提供了一种新思路, 同时也为THz-TDS结合机器学习对吸收峰不明显的多肽之间的鉴别提供参考。

浓相煤粉浓度是煤粉锅炉运行的关键指标之一。将太赫兹时域光谱技术应用到煤粉浓度的定量分析中,为提高对具有复杂化学成分的煤粉混合物太赫兹光谱定量分析的稳定性和准确性,将遗传算法(GA)和偏最小二乘回归(PLS-R)引入浓相煤粉-高密度聚乙烯材料(HDPE)混合物太赫兹时域光谱定量分析中。通过GA构建最优光谱变量集合,利用偏最小二乘建立煤粉浓度的定量分析模型。实验结果表明,GA和PLS-R得到的样本预测集相关系数和均方根误差分别为0.9568和1.0345,与传统的区间偏最小二乘法(iPLS-R和biPLS-R)建立的定量分析模型相比具有更高的准确度和稳定性,为太赫兹时域光谱在浓相煤粉浓度定量分析中的应用提供了参考依据。

以药品为研究对象，利用太赫兹时域光谱系统对3种不同药品进行测量并提取折射率、介电常数和物质因子等多个特征参数，然后联合多个特征参数作为输入，采用后向传播(BP)神经网络、支持向量机(SVM)和学习矢量化(LVQ)3种机器学习方法分别对药品进行多特征联合检测分类识别。实验结果表明，多特征联合检测方法识别准确率能够达到95%以上，有效提高药品的检测分类准确度，可用于药品的检测和分类识别。

太赫兹生物医学是当前光谱研究领域的前沿热点, 其主要难点在于如何在有效避免水分干扰的同时, 实现复杂生物体系组分的精准分析。 太赫兹光谱产生于分子振动的信息, 其吸收谱较弱, 吸收峰严重重叠, 且多组分复杂样品的太赫兹光谱往往不是各组分光谱的简单叠加, 难以用传统的峰高、 峰面积标定技术进行定量计算。 但采用多元校正技术可以方便地实现太赫兹光谱的定量分析, 使太赫兹光谱成为一种快速、 简便且适用范围广泛的分析技术。 以KCl和NaCl的无机盐混合体系为典型研究体系, 两种组分的浓度范围均为0.1～2 mol·L-1, 浓度间隔为0.1 mol·L-1。 获取20组浓度配比不同的混合溶液的吸收系数和折射率, 巧妙利用水溶液体系中无机金属离子的水合氢键作用, 由此采集无机盐溶液体系的太赫兹时域光谱, 提取各组分的特征信息, 建立多尺度数据驱动的定量分析模型, 有望实现水溶液中无机金属离子的定量分析。 针对太赫兹光谱数据规模大、 基质干扰强及数据关联复杂等特点, 构建复杂二维小波变换、 多变量筛选、 贝叶斯数据挖掘、 深度学习和数据关联性分析技术为一体的算法数据库, 由此构建基于多尺度数据驱动的太赫兹光谱解析方法。 论文依据正交实验的原则, 构建具备良好数据结构特征的混合溶液数据集, 引导后续的光谱解析方法准确提取无机金属离子水合氢键信息。 在此基础上, 发展自适应算法, 寻找光谱数据变量与浓度间的关系, 并采用变量筛选技术, 从原始光谱数据中提取无机盐水合氢键的特征信息, 最终构建浓度与特征信息之间的数据驱动模型。 计算结果表明, KCl和NaCl组分的预测误差分别为8.0%和9.1%, 能有效满足大部分应用的检测精度要求。 多尺度数据驱动模型方法充分利用太赫兹光谱信号的时域和频域多尺度特性, 实现数据预处理与多元校正的一体化运算以避免重要信息丢失, 具备高度自适应特征。 因此, 基于数据驱动建模的太赫兹光谱分析新方法为太赫兹生物医学研究提供了新思路。

提出了一种利用蓝光半导体激光器(405 nm)进行激光诱导化学镀铜制备超材料太赫兹器件的方法。此法加工的金属结构线宽可调，最小为5 μm，厚度可由镀铜时间来调节。使用太赫兹时域光谱系统对加工的太赫兹带阻滤波器进行了测试，测试结果与时域有限差分仿真计算基本相符，器件加工质量符合设计要求。使用半导体激光器进行激光诱导化学镀制备超材料太赫兹器件具有能耗低、设备成本低、性价比高等优点。

针对爆炸物及其相关成分的感测科学和技术对于国土安全和国家防御有着至关重要的地位，对单质炸药环三亚甲基三硝胺（RDX）进行了太赫兹（THz）谱的实验测量和理论分析。利用太赫兹时域光谱技术（THz-TDS）给出了这些炸药样品在0.2THz～2.5THz范围内的折射率和吸收系数。利用密度泛函理论进行的理论模拟与实验结果符合较好。结果发现，单质炸药RDX具有特征吸收峰，利用THz-TDS技术可以对单质炸药进行检测和识别。