太阳能收集是解决无线传感器网络能量受限的有效手段。针对传统采用光伏电池收集太阳能的方法易受环境与光照时间限制、吸收波段窄等问题，提出了一种耦合对称U形缝隙的多谐振纳米天线阵列用于太阳能收集。该天线的单元结构是在银介质基板上刻蚀4个对称的U形缝隙，U形缝隙附近产生的表面等离激元相互耦合，使其在宽波段内产生多个谐振点，从而提高宽波段的平均吸收率。利用时域有限差分方法分析了多谐振U形缝隙纳米天线阵列的吸收特性。仿真结果表明，天线阵列在400~870 nm，960~1 100 nm两个波段内吸收率较高，并出现多个吸收峰，吸收峰值最大可以达到99%。

矿物光谱特征是基于光学遥感数据对矿物进行种类识别及定量反演的理论基础, 光谱特征提取是高光谱数据常用的技术手段, 但在多光谱数据中较少涉及。 近似矿物识别是矿物光谱分类应用中的难点, 目前还缺少有效指标来指示近似矿物类别光谱的差异性。 光谱特征提取有望提高矿物分类精度, 但该处理对近似矿物光谱差异性的影响还缺少相关研究。 本文从矿物光谱差异性的原理出发, 通过类间和类内光谱角的比值体现不同类别群体差异, 并引入样本量因素, 提出了类别可分比作为近似矿物光谱差异性的指标。 以明矾石和高岭石两种近似矿物为例, 对USGS光谱库光谱及Hyperion, ASTER, OLI等传感器的模拟数据进行光谱特征提取处理, 通过对比处理前后矿物光谱差异性的变化, 分析光谱特征提取对近似矿物光谱差异性的影响。 实验结果表明, 有效的光谱特征提取可以显著提高近似矿物光谱差异性, 并且光谱分辨率越高, 近似矿物光谱差异性越大。 此外, 光谱分辨率及中心波长设置对于包络线去除结果有很大影响, 多光谱数据吸收特征提取效果有待进一步提高。 该研究为今后近似矿物光谱识别精度的提高奠定了基础, 也为未来新型遥感找矿传感器参数设置提供了参考。

为了探索脂类有机大分子对太赫兹(THz)辐射的吸收特征，以及使用THz对生物有机大分子实现检测和鉴别，使用透射型太赫兹时域光谱(THz-TDS)系统获得了七种植物油、两种调和油的太赫兹吸收光谱，得到它们的特征吸收参数，对比和分析了它们特征吸收峰的差异。结果表明：脂类有机大分子对THz辐射具有差异性吸收，具备在THz波段的识别基础，可通过THz技术进行鉴别和定性分析。

水云母是花岗岩型铀矿床蚀变带中的一种典型蚀变矿物, 它也是铀矿找矿的一个重要标志。 水云母含量的大小能在一定程度上体现铀矿床水云母化的强弱。 传统建模方法对水云母含量的预测效果较差。 文章将回归支持向量机SMOreg应用到水云母物谱关联建模中, 并在验证其有效性的基础上提出一种基于实例克隆的ICSMOreg方法, 以构建水云母含量与光谱特征参数的关联模型。 该方法首先选择与待测样本亲和度较强的部分样本, 运用实例克隆的方法对其进行克隆学习, 再将得到的新样本数据输入SMOreg, 建立水云母的物谱关联模型。 最后将文章提出的算法与SMOreg算法、 人工神经网络、 模型树及常用的高光谱物谱关联模型中的一元线性回归、 多元线性回归的预测结果相比较, 表明提出的算法预测结果精度高于现有算法, 且通过克隆与待测样本亲和度强的样本降低了无用信息在预测过程中所造成的负面影响。