果蔬品质检测在其生长、储存各环节都具有重要意义，同时也是栽培、保存方案制订的依据。针对果蔬种植过程中对样本全域生理信息定量实时获取的需求以及现有检测技术的不足，本文从宏观生长的微观物质基础和相位成像机理出发，以番茄果实糖度检测为例，提出了一种果蔬生理信息的相位检测方法，基于细胞相位图像提取两个相位参量并联合宏观糖度值构建数据立方体对番茄糖度分布进行了表征。该方法可根据需要对任意局部区域进行采样检测，无须对细胞样本进行预处理，只需要采集任意角度下的一幅相位图即可，具有数据量小、计算简便的优势，整个分析过程只需要0.5 s左右。与现有成熟检测方法的对照实验表明，细胞相位参量与糖度值表现出了明显的正相关性，且对局部糖度差异敏感。所提方法与高光谱成像检测结果具有良好的一致性。该相位检测表征方法操作简便，运算速度快，可为番茄糖度乃至其他果蔬的多种生理特性快速检测提供参考。

为了探寻信源编码对可见光无线通信（Li-Fi）技术的影响，研究了4种不同信源编码方式：不归零（NRZ）码、归零（RZ）码、载波抑制归零（CSRZ）码和双二进制码，并采用OptiSystem软件搭建了基于波分复用（WDM）的Li-Fi系统，讨论了4种码型对基于WDM的Li-Fi系统性能的影响。仿真结果表明：在10 Gb/s传输速率下，NRZ码型在传输距离方面表现较好；在40 Gb/s传输速率下，CSRZ码显露了强大的抗非线性性能及传输距离方面的优势。

茶树是我国重要的经济作物, 发展茶树的种植与加工在促进经济发展和农村减贫与乡村振兴中发挥了巨大贡献。光质作为光的一个重要因子, 直接影响着茶树的生长发育进程与次生代谢产物的形成。深入了解茶树应对光质刺激的响应规律对茶产业高效发展具有重要意义。研究表明, 光质对茶树生长发育与品质形成存在复杂的叠加效应和剂量效应, 在愈伤组织生长与分化的不同发育阶段产生不同的刺激效果, 对采摘后加工处理产生复杂的生物学效应。本文概述了光质对茶树生长发育、无性繁殖和加工处理过程中的生理生化与分子响应机制, 旨在为光质促进茶树的优质生长、高效繁育和品质提升提供理论依据。

半球谐振子的机械能量损耗包括材料本征损耗、空气阻尼损耗、支撑损耗、热弹性损耗和表面损耗等，直接影响了半球谐振子 Q值。通过分析这些能量损耗的数学模型，总结出半球谐振子的关键技术指标是材料性能、形位精度和表面粗糙度。综合考虑半球谐振子的精度和工程化应用，提出了一套高精度半球谐振子加工工艺，经过精密磨削、精密抛光和化学抛光后，加工得到的谐振子球面圆度小于 0.25μm，表面粗糙度小于 15nm，品质因数大于 5.2×107。对高精度半球谐振子加工和半球谐振陀螺制造工程化具有重要的指导意义。

为了监测黄瓜采摘后贮藏期间品质的变化, 借助不同贮藏日期贮藏室气氛的3D荧光数据, 提出了一种特征荧光信息(特征激发与特征发射波长)提取方法, 实现了黄瓜贮藏期间品质的监测。 首先, 对3D荧光数据进行去除瑞利散射和多项式Savitzky-Golar(SG)平滑降噪预处理, 有效消除了散射和噪声信号的影响。 其次, 对预处理后的3D荧光数据进行主成分分析(PCA)得到主成分矩阵, 并运用各主成分变量构造Wilks统计量, 选取了最小值对应的主成分(第11主成分, PC11); 根据构造该主成分的各原始变量(激发波长)的组合系数大小提取了8个特征激发波长。 然后, 采用10 nm的间隔对发射光谱进行了波段划分, 运用小波包分解(WPD)对每个波段进行了3尺度分解, 计算了各波段分解后的小波包能量, 综合8天试验结果选择能量最高的发射波段作为初选发射波段。 采用偏最小二乘回归(PLS)结合黄瓜理化指标(硬度、 叶绿素含量和失重率)对初选的发射波段进行了分析, 依据回归系数精选了7个特征发射波长, 简化了计算。 同时, 根据黄瓜硬度数据初步找到了其变化趋势的转折点; 根据黄瓜叶绿素含量变化曲线及一阶导数, 发现了叶绿素下降趋势最显著的点, 并结合试验过程中的感官观察结果, 确定第5个贮藏日为黄瓜品质突变日, 并选择第5个贮藏日为监测基准日。 最后, 采用提取的特征荧光信息计算不同贮藏天数与监测基准日之间的马氏距离(MD), 构建MD监测模型。 结果表明, 随着贮藏时间越来越接近监测基准日, MD值则逐渐减小到0, 与黄瓜贮藏过程中品质变化进程相符。 上述多变量统计分析融合小波包能量的特征波长提取方法和应用特征荧光信息构建的MD监测模型有望成为黄瓜贮藏过程中品质监测的一种可行方法。

大米是我国最重要的谷类作物。 如何准确的实现地理标志性大米的品种鉴别和外观品质评价, 不仅关乎消费者切身利益, 而且关乎零售商和生产商信誉, 是一项广泛关注的问题。 首先, 为实现集成化的精米品种识别和外观品质检测应用, 建立一种精米品种分类与外观品质多参数检测系统。 该系统采用近红外光谱仪搭配漫反射附件采集米粉光谱信息, 可以实现基于近红外光谱法的精米品种分类; 采用互补金属氧化物半导体(CMOS)显微相机配合机电控制系统采集米粒图像, 基于图像法实现精米外观品质多参数检测, 检测对象包括裂纹、 长宽、 垩白、 碎粒和黄粒。 以上述系统为基础, 为提高精米品种分类精度, 提出一种基于光谱-图像特征模型融合的精米品种分类方法。 以近红外光谱特征与多图像特征作为输入参数, 以精米品种编号作为输出参数, 基于偏最小二乘方法(PLS)建立品种分类融合模型。 在不同融合方案的建模过程中, 每种融合方案都采用变量投影重要性分析方法(VIP)实现融合模型输入参数的最优筛选, 然后通过不同融合方案分类精度对比确定最优融合模型。 最后, 开展精米外观品质多参数检测和不同精米品种分类方法性能对比实验。 结果表明, 建立的精米品种分类与外观品质多参数检测系统可以实现包括裂纹米率、 粒型、 垩白米率、 碎米率和黄粒米率的精米外观品质多参数检测, 检测精度范围为89.2%～97.0%; 提出的基于光谱-图像特征模型融合的精米品种分类方法相比于传统方法可以提高精米品种分类精度, 相比于传统方法中效果较好的近红外光谱法, 面向五常、 响水、 银水、 越光四种大米的分类精度可提高2.5%～7.5%。

品质性状的化学测定操作繁琐且存在破坏性和耗时较长等不足的问题, 光谱测定具有高效、 快速、 成本低等优点, 但测定准确度受到不同仪器以及不同机型的影响。 为了建立和优化快速测定苜蓿样品的粗蛋白（CP）、 粗脂肪（EE）、 酸性洗涤纤维（ADF）和中性洗涤纤维（NDF）近红外漫反射光谱的模型, 更好的测定苜蓿品质性状。 选取了25份苜蓿材料147份试验样品, 采用傅里叶变换近红外光谱技术（NIRS）扫描, 获得扫描光谱范围4 000~10 000 cm-1的光谱值, 软件TQ Analyst v9选用偏最小二乘法（PLS）和OPUS7.0选用定量2方法建立定量模型并优化, 并进一步交叉验证和外部检验评估模型效果。 结果表明利用2种软件建立的模型都能很好的预测CP的含量, 建模决定系数（R2cal）分别达到0.999 9和0.984 8, 交叉验证的均方根误差（RMSECV）分别为2.121和0.471, 外部验证决定系数（R2）都大于0.97, 残留预测偏差（RPD）值大于6.0。 EE应用TQ Analyst v9所建立的模型效果更好, R2cal为0.999 7, RMSECV为1.502, 外部验证的R2为0.9293, RPD值为3.89; ADF和NDF利用OPUS7.0建立的模型效果更好, R2cal分别为0.944 1和0.978 8, RMSECV分别为1.040和0.514, 外部验证的R2依次为0.914 5和0.911 8, RPD值分别为3.66和3.43。 4种品质性状建模效果表明, 相对分子结构相对简单的蛋白质和脂肪, 利用TQ Analyst v9更准确, 而对于分子结构更复杂的纤维素, OPUS7.0的预测效果更好。

针对当前压电驱动悬臂梁谐振器存在加工工艺复杂、成本较高的问题，该文提出了一种基于氮化铝支撑层的新型压电驱动悬臂梁层叠结构，它不仅能有效降低加工难度，还能在实现器件小型化的同时保持较高的品质因数。该文通过理论分析研究了固定频率下谐振器品质因数与器件尺寸设计的关系，并对比了不同支撑层材料对谐振器品质因数的影响。通过实验研究了电极尺寸设计对谐振器在真空中性能的影响，从而确定了工作在面外弯曲振动模式的压电驱动氮化铝基悬臂梁谐振器的最优设计。测试结果表明，在电极宽度占比为1，长度占比为2/3时，该谐振器表现出最好的性能，其品质因数为7 786，谐振频率为63.44 kHz，运动阻抗为66.70 kΩ。