设计并制备了一种基于树形结构的1×8硅基热光开关，该热光开关由1个2×2和6个1×2马赫-曾德尔干涉仪的基本单元结构组成。该1×8硅基热光开关采用与互补金属氧化物半导体兼容的工艺制造。通过氮化钛加热器来改变波导的温度，利用硅的热光效应实现光开关功能。实验结果表明：在1550 nm工作波长下，该热光开关的平均片上插入损耗约为1.1 dB；所有输出端口的串扰都小于-23.6 dB；开关响应时间小于60 μs。

提出了一种渐进式训练方案来重新配置马赫-曾德尔干涉仪（MZI）前馈光学神经网络（ONN）的相移，从而对抗MZI的相位误差和分束器误差，提高识别准确率。为了验证所提方案，利用Neuroptica Python仿真平台搭建了3层MZI-ONN结构，并在考虑到MZI相位误差和分束器误差的情况下，利用Iris和MNIST数据集验证了所提方案的有效性。仿真结果表明：在Iris数据集下，对于3层4×4 MZI-ONN结构，所提方案的识别准确率能够提升64.15百分点；在MNIST数据集下，对于4×4、6×6、8×8和16×16规模的MZI-ONN，所提方案的识别准确率能够提升2.00~37.00百分点。所提方案极大地提高了MZI-ONN的抗误差性能，有助于未来大规模、高准确率MZI-ONN的实现。

介绍了一种基于绝缘体上硅（SOI）的马赫-曾德尔干涉仪（MZI）型高灵敏度折射率传感器。在该传感器中采用悬空槽（SSlot）波导作为传感臂，条形波导作为参考臂，利用两臂不同模式之间的干涉提高传感器的灵敏度。分析了MZI型传感器的工作原理，推导了灵敏度公式，通过灵活调节两臂长度和合理设计SSlot波导，实现了9.824×10⁴ nm/RIU的高灵敏度。该传感器还具有尺寸小、制造简单等优势，可广泛应用于生物医疗、环境监测等领域。

为了准确测量米级长度线型狭缝波导的准横电波(TE)和准横磁波(TM)的色散, 设计了一种马赫-曾德尔干涉仪(MZI)的色散测量光路。介绍了相位拟合法和平衡波长法的测量原理, 并结合测量光路进行测量。测量结果表明: 滤除偏振模式间的串扰噪声, 可进一步提高色散测量的准确度; 通过调整波导的狭缝尺寸, 可对其色散进行有效调控, 当狭缝厚度为0.1μm时, 波导在1 440~1 640 nm波长范围内具有接近零且平坦的色散。

面向数字图像识别，使用光学器件构建基于快速傅里叶变换（FFT）的光学神经网络（ONN），其中的线性光学处理单元由马赫-曾德尔干涉仪（MZI）实现。这些MZI以网格状布局连接，对通过的光信号进行调制，实现乘法和加法，从而实现对图像的分类识别。针对该ONN对手写数字图像进行识别出现的问题，研究训练算法中的主要超参数即动量系数和学习率对网络性能的影响。首先比较不同学习率下随机梯度下降（SGD）、均方根传递（RMSprop）、适应性矩估计（Adam）和自适应梯度（Adagrad）4种训练算法结合不同非线性函数和不同隐藏层个数后，ONN在识别手写数字图像上的表现。实验结果显示：在学习率从0.5变化到5×10^-5、RMSprop训练算法下，具有2个隐藏层、非线性函数为Softplus的FFT型ONN具有最高的识别精确度，达97.4%。此外，着重分析在具有不同动量系数的SGD算法结合不同非线性函数和不同隐藏层个数时ONN对手写数字图像识别的准确率、运行内存和训练时间的影响。进一步，在学习率为0.05和0.005时，比较了SGD、RMSprop训练算法以及各自在引入动量后的网络识别性能。实验结果显示：动量系数为0时，采用SGD算法训练的具有2个隐藏层、非线性函数为Softplus的ONN的识别精度为96%，动量系数为0.9时，ONN的识别精度提高到96.9%；而加入动量的RMSprop算法会导致网络识别准确率不收敛或收敛较慢。

事件识别是分布式光纤传感的重要应用，现有的模式识别手段存在泛化性差和对弱振动识别的准确率低两个主要难题。以马赫-曾德尔干涉仪为应用对象，从样本来源的角度改善传统的分类器，以时域信号经经验模态分解所得的本征模态函数构建训练样本，使用卷积算子提取信号的波形特征、频域特征、时频域特征，构建深度学习网络，并在相同的神经网络框架下以原始信号为输入设计了4个对照组。所提识别方案在测试集和验证集上对6种目标信号的准确率分别为97.02%和94.88%，泛化性和分类精度均处于最优状态。分类器的平均样本响应时间低于0.07 s，具备良好的可行性与发展前景。

许多幅度再生方案可用马赫‐曾德尔干涉仪（MZI）结构进行建模。研究级联光学相位共轭器（OPC）的MZI（OPC‐MZI）再生方案，以实现近乎理想的相位保持再生。通过分析整个级联系统的功率和相位转移特性，优化设计了满足需求的硅基MZI再生芯片单元。采用正交相移键控（QPSK）调制信号仿真验证了OPC‐MZI再生方案的可行性。仿真结果表明：当输入信噪比为16 dB时，与单级MZI再生芯片相比，OPC‐MZI再生方案的噪声抑制比（NRR）可提高1 dB，相位扰动也由5.7°降至0.07°。

提出一种基于夹层多模光纤马赫-曾德尔干涉仪（MZI）与虚拟游标效应结合的高灵敏度温度传感器，进行了理论分析和实验验证。该光纤MZI是通过在两段1 mm长的阶跃型多模光纤之间拼接一段20 mm的渐变多模光纤制成，夹层多模光纤MZI作为游标效应的传感干涉仪，利用信号处理对该光纤MZI的干涉光谱进行变频得到参考干涉仪光谱，通过叠加传感干涉仪和参考干涉仪的波形实现虚拟游标光谱。实验结果表明，在40~100 ℃温度范围内，该传感系统的温度灵敏度为3.884 nm/℃，与单个夹层多模光纤MZI相比，灵敏度提高了37.346倍。与传统的光纤游标传感器相比，所提出的虚拟游标夹层多模光纤温度传感器具有灵敏度极高、尺寸紧凑、制作简单、成本低、结果更可靠等优点。