夏克-哈特曼波前传感器是目前自适应光学系统中应用最为广泛的实时波前探测器。本文针对具有高分辨、高帧速、大规模子孔径数的夏克 -哈特曼传感器，根据其波前处理计算量和实时性的要求，提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA，field-programmable gate array)的实时波前处理机结构及波前斜率计算方法。该方法利用核心处理模块重复利用的方式完成子孔径内光斑质心的计算，并通过 USB3.0将处理后的质心数据实时传输给 PC机。处理机以一片 XILINX公司 Kintex7-XC7K325T的 FPGA作为处理芯片进行了设计，结果表明：该算法可对 560帧/s的 1020×1020图像(580 MB/s数据量)，56×56子孔径哈特曼传感器，进行低延时实时光斑质心计算，提高了系统的波前处理速度和整个自适应光学系统的控制速度。

大气细颗粒物（PM2.5）粒径小, 比表面积大, 容易吸附金属、 有机物、 病毒、 细菌等污染物而成为有毒有害物质的载体和反应体, 严重影响空气质量, 现已成为当前大气环境的首要污染物, 而其中金属及类金属由于具有非降解性和滞后性, 严重污染自然环境, 当PM2.5被吸入人体内, 有毒有害金属及类金属元素由呼吸道沉积在肺泡, 而后转移至血液及其他器官中, 可对人体正常生理机能产生影响, 造成身长发育缓慢, 甚至导致癌症等病变, 进而严重威胁人体健康。 近年来, 我国许多城市也相应开展了PM2.5中金属元素污染特征、 分布水平及源解析的研究。 选择有效采集PM2.5中的金属及类金属元素的方法, 消解效率较高的前处理方法以及操作简便、 快速、 准确、 灵敏和抗干扰能力强的检测方法已成为当前PM2.5中元素分析的研究重点和热点领域。 而电感耦合等离子质谱（ICP-MS）法测定PM2.5中金属及类金属元素, 不仅能满足多元素同时测定, 而且动态线性范围宽, 检出限低, 灵敏度高, 国内外学者们已进行了大量的研究工作, 形成了比较完善的研究体系。 该分析方法可为PM2.5中各金属及类金属组成及来源、 时空分布、 形态及相应同位素分析、 生理毒性和转化机制等方面的研究工作提供强有力的数据支持。 主要对ICP-MS测定PM2.5中金属及类金属元素的分析方法进行了综述, 着重对其采样滤膜选择、 前处理方法及其消解液的选择进行了详述, 重点阐述了ICP-MS联用技术在PM2.5金属和类金属元素形态及同位素分析中的应用研究, 总结了各种采样滤膜、 前处理方法和消解液及检测联用技术各自的优缺点和选择依据, 并对该领域未来存在的挑战和研究方向提出了展望, 为进一步发展更简便、 快速、 高灵敏且选择性好的PM2.5元素分析中ICP-MS检测技术提供参考。

茶叶是中国的主要经济作物之一, 而在茶叶种植过程中存在农药不合理使用及滥用等行为, 导致茶叶中存在严重农药残留问题。 茶叶中农药残留检测主要采用经典化学实验室方法, 存在前处理复杂、 耗时长、 成本高等缺陷, 急需研究茶叶中农药残留的快速检测方法, 以监管茶叶市场的质量安全。 本论文采用纳米竹炭（NBC）为净化剂快速去除绿茶的色素等基质影响, 使用表面增强拉曼光谱（SERS）方法分析绿茶中毒死蜱农药残留, 建立绿茶中毒死蜱农药残留的SERS快速检测方法。 采用不同NBC用量（0, 15, 20, 25和30 mg）去除茶叶基质, 比较不同NBC用量去除基质的净化效果和SERS谱图, 得出最优NBC用量, 并对前处理方法进行回收率实验, 验证前处理方法的可靠性。 结果表明, 使用20 mg NBC能较好地净化绿茶中的色素等基质影响, 前处理方法回收率实验表明, 该净化剂用于绿茶中毒死蜱农药残留基质净化是可行的。 采用密度泛函理论模拟毒死蜱分子理论拉曼光谱, 对比毒死蜱分子理论拉曼光谱和实验拉曼光谱, 对其官能团进行谱峰归属, 得到定性定量分析绿茶中毒死蜱农药残留的5个特征峰： 526, 560, 674, 760和1 096 cm-1。 在0.28~11.11 mg·kg-1浓度范围内, 以1 096 cm-1的峰强度建立绿茶中毒死蜱农药残留线性分析方程y=0.017 5x+0.909 2, 决定系数为R2=0.986 3, 表明毒死蜱农药浓度与其特征峰强度之间具有良好的线性关系, 方法的平均回收率在96.71%~105.24%之间, 相对标准偏差（RSD）为2.36%~3.65%。 该方法检测绿茶中毒死蜱农药的最低检出浓度约为0.56 mg·kg-1, 单个样本检测时间在15 min内完成。 研究表明, 表面增强拉曼光谱技术结合净化剂前处理方法能快速检测绿茶中的农药残留。

为了满足大型地基高分辨率成像望远镜对自适应光学系统校正频率和成像质量的要求, 本文设计了一套349单元自适应光学波前处理系统, 该系统在349单元变形镜自适应光学系统上实现了1 500 Hz的波前校正频率。设计了以控制计算机、FPGA波前斜率处理器、GPU矩阵乘法处理器以及模块化数模转换机箱等作为主要部件的实时波前处理器, 报道了349单元变形镜自适应光学系统对动态像差的闭环校正结果, 实验中对模拟大气相干长度r0为6 cm, 格林伍德频率为160 Hz的大气湍流实现有效校正, 自适应光学系统闭环后, 波前像差的1 000帧平均均方根值由1.07λ(中心波长600 nm, 后同)下降至0.11λ。本文设计的349单元变形镜自适应光学系统能够在1 500 Hz 的波前校正频率下有较高的成像质量, 波前处理延时优于235 μs。功率谱分析结果表明自适应光学系统对100 Hz 以下的波前畸变具有明显的校正效果。

为满足机动式车载自适应光学系统的需求, 设计了专用的波前处理器。该波前处理器采用波前处理主板、波前处理子板和DA转化板相结合的硬件架构, 由光纤作为通信载体。在满足功能需求的同时提高了系统的可靠性; 波前处理器是自适应光学系统闭环控制的运算中心, 其运算延时直接影响系统的控制带宽。本文提出一种基于FPGA的多线流水自适应光学实时波前处理方法, 实现了波前斜率计算、复原运算和控制运算。结果表明: 对于两级精密跟踪, 97个子孔径以及97单元变形镜的自适应光学系统, 系统处理延时为506.25 μs, 满足系统1 500 Hz的实时波前处理需求。

针对自适应光学系统对波前处理计算量和实时性要求的提高, 提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的自适应光学系统波前处理算法。该算法利用核心处理模块重复利用的方式完成波前斜率计算, 利用矩阵与向量相乘的可分解性完成波前复原计算。在像素时钟的同步下, 完成整个波前处理, 给出促动器所需的促动量。以一片Virtex-4 LX80 FPGA作为主核心处理芯片进行了实验验证, 结果表明: 该算法可降低50%的硬件资源, 提高了系统波前处理能力; 另外, 算法可实现在当前帧结束前完成整个波前处理运算, 提高了系统的波前处理速度和整个自适应光学系统的控制带宽。在室内的Shack-Hartmann波前传感器的的自适应光学系统上进行了激光光源的校正实验, 结果显示光源能力集中度有了明显的提高。

农产品基体复杂, 为了减弱水分和有机质对其痕量重金属元素LIBS检测能力的影响, 以期提高目标元素LIBS分析灵敏度和预测精度。 以实验室含Pb溶液污染处理的新鲜猪肉样品为例, 对猪肉样品进行烘干、 粉碎、 压片处理, 比较样品简单的物理方法前处理提高目标元素LIBS探测效果的可行性。 通过采集猪肉鲜样和干样的LIBS谱线信息发现, 鲜样受水分、 有机质成分影响致使其谱线信息背景和噪声信号干扰较大； 对于10个浓度梯度的样品, 目标元素特征谱线Pb Ⅰ 405.78的LIBS强度信息在鲜样中无明显的差异性, 而在干样样品中差异明显并表现出一定的梯度关系。 说明LIBS缺乏对鲜样样品低浓度Pb污染的探测能力, 干燥处理削弱了水分的影响、 浓缩了样品浓度范围, 提高了LIBS的检测灵敏度。 通过目标元素Pb的真实浓度与其特征谱线LIBS强度线性定量模型分析, 干样样品的线性相关系数远大于鲜样样品, 此时猪肉干样样品检测限为5.13 mg·kg-1, 说明干样样品具有一定的预测精度。 整个工作证明猪肉等农产品在经过合适的、 简单的物理方法前处理后, 有望在LIBS分析灵敏度和检测精度方面发挥应有的潜力, 且该物理方法前处理同样适用于其他肉类的LIBS检测分析。

为了解决光机系统动力学分析与面形优化过程中由于光机接口程序后处理方式所引起的计算数据量大或接口处理失效的问题, 提出将光机接口处理过程移到有限元前处理中, 并进行了光机系统的集成分析与优化。首先, 为了解决标准Zernike多项式在环形离散点域内的非正交性, 引入了节点面积加权因子和环域Zernike多项式。提出了通过对镜面施加均匀压强求节点支反力的方式求取节点面积加权因子的计算方法。然后采用最小二乘法推导出镜面刚体位移和拟合镜面变形的Zernike多项式系数与镜面各节点变形量之间的线性关系式。最后, 编写接口程序将这些线性表达式以多点约束(MPC)的方式导入到有限元模型中, 在前处理过程中完成系统的光机接口处理过程。通过对非稳态风载引起的某1.2m地基望远镜视轴抖动和液压whiffletree支撑下的主镜镜面高阶变形量进行结构动力学随机响应分析, 验证了光机前处理方法对解决光机系统动力学问题的有效性。此外, 还以镜面面形为优化目标对1.2 m轻量化主镜的镜体结构和尺寸进行敏感度分析, 证明了光机前处理方法可以有效地简化镜面面形的优化分析过程。