介质阻挡放电因其体积小、 结构简单、 能耗低、 工作温度低、 样品解离/激发能力强等显著特点, 特别适合于分析仪器的微型化和便携化。 目前, 基于介质阻挡放电的原子化器或激发光源已成功应用于原子吸收光谱仪、 原子荧光光谱仪和原子发射光谱仪中, 促进了小型化原子光谱仪器的发展。 总结了介质阻挡放电技术在原子光谱领域内的研究进展, 着重阐述了介质阻挡放电-原子发射光谱系统在不同进样方式下的应用情况, 分析了每种进样方式的优缺点。 本文还对介质阻挡放电技术在诱导蒸气发生、 固体直接进样方面的新应用方向进行了评述。 虽然介质阻挡放电技术已在原子光谱领域内得到广泛的应用, 但其反应机理仍然不明确, 制约了其后续的拓展研究。

为了深入认识竹材细胞壁的精细结构, 揭示竹材细胞壁的独特构造, 首次应用纳米红外技术（AFM-IR）研究竹材纤维细胞壁的化学成分及其分布, 探讨纳米红外技术在竹材细胞壁化学物质分布的研究方法。 结果表明, 利用纳米红外技术可以实现原位状态下对竹材纤维细胞壁的化学组成进行分析, 突破了传统红外光谱技术的衍射极限, 获得纳米级的红外光谱; 纳米红外技术采集的光谱与显微红外技术相比, 谱峰位置基本相同, 能正确反映竹材细胞壁的化学信息; 纳米红外技术是竹材细胞壁化学成分纳米分布的有效研究方法。

利用二维相关红外光谱技术对正己烷中常用塑化剂邻苯二甲酸二丁酯(DBP)的浓度变化进行了检测研究。 利用傅里叶变换红外光谱仪对溶于正己烷中的DBP进行检测, 得到742, 1 078, 1 123, 1 281, 1 467, 1 728, 2 873, 2 933和2 961 cm-1特征吸收峰。 将红外光谱分为三个波段400～1 200, 1 200～1 900和2 900～4 000 cm-1, 通过二维相关光谱分析技术得知在1 123 cm-1波段(苯环面外摇摆及OCO单键伸缩运动)、 1 728 cm-1(CO双键的伸缩运动)、 2 873和2 961 cm-1(CH3伸缩运动)以及3 436 cm-1(苯环C—H的面内伸缩运动)对DBP浓度变化比较敏感。 结合红外光谱宏观指纹技术以及二维相关光谱分析方法, 能够较准确的分析出正己烷中的DBP的浓度变化, 为食品中塑化剂含量的检测以及研究塑化剂的迁移规律提供了新的思路和方法。

为射击残留物检测提供了一个快速、 简便、 准确的无损检测方法, 通过激光显微拉曼光谱技术对弹药中的发射药及射击残留物中的有机颗粒进行了研究。 研究发现, 检测射击残留物有机颗粒获得最优拉曼信号的激发波长为473 nm, 可有效避开荧光干扰。 射击残留物有机颗粒主要来自部分燃烧的发射药颗粒, 拉曼光谱证明其主要成分与发射药主要成分基本一致, 但部分拉曼谱峰强度降低、 消失或是线宽变宽, 证明其物质结构也在一定程度上受到了破坏。 通过微观形态观察, 射击残留物有机颗粒表面以铜黄色、 灰黑色为主, 表面分布熔坑及附着带有金属光泽的球形无机颗粒, 这些特有形貌可视为射击残留物的典型特征, 成为射击残留物的重要判据。

拉曼光谱在中国药典2010版第一次被收录于“附录XIX L拉曼光谱法指导原则”中, 但该原则对拉曼多组分定量分析的方法学验证未作论述, 对多组分复杂体系中采用拉曼数学模型定量分析时的方法学验证进行独创性的探索和研究, 分别从仪器性能测试、 线性、 定量限、 准确度等方面进行方法学验证研究; 另外由于拉曼光谱定量数学模型样品为复杂成分样品, 无须像传统方法提供空白样品和进行破坏实验等专属性实验验证。 通过研究探讨, 提出了拉曼多组分定量分析的方法学验证内容, 为方法学验证的完善和标准的制定提供了基础和依据。

奶粉的真伪和掺伪近年来受到广泛的关注, 研究一种操作便捷, 能准确、 快速、 全面鉴定奶粉品牌并实现奶粉掺假鉴别的新方法对于奶粉的质量控制具有重要的意义。 为实现奶粉的真伪鉴别, 采集三种品牌奶粉贝因美、 飞鹤和雀巢的拉曼光谱, 并利用拉曼谱图特征峰结合最近邻算法（nearest neighbor, NN）的模型对三种品牌奶粉进行识别, 在10次交叉验证的基础上, 平均识别率为99.56%。 为实现奶粉的掺伪分析, 将飞鹤奶粉与雀巢奶粉按不同质量比（0∶1, 1∶3, 1∶1, 3∶1, 1∶0）混合成五种掺伪奶粉, 提取掺伪奶粉中的脂肪, 采集脂肪样本的拉曼光谱, 分别使用拉曼谱图特征峰结最近邻算法的模型和核主成分分析（kernel principal components analysis, KPCA）结合最近邻算法的模型对五种脂肪样本进行识别, 10次交叉验证下的平均识别率分别为93.33%和98.89%, 平均运算时间分别为0.085和0.104 s。 实验证明: 特征峰结合NN的算法可以快速实现对奶粉真伪的判别, 但此算法不能很好的区分掺伪奶粉; 拉曼光谱-KPCA-NN模型可以为奶粉的掺伪检测提供一种简便、 准确、 快速的方法。

热液硫化物型脉状矿作为一类复杂硫化矿, 其区域特征、 成矿规律及矿物成份已有初步研究。 由于成矿时期的不同, 矿石中有用矿物的特征存在较大差异, 导致不同矿物的性质变化较大。 在选矿过程中, 矿物性质的差异一定程度增加了选矿难度, 减少了有用矿物回收率。 因此, 迫切需要一种快速、 简单的对复杂硫化矿进行分类的方法, 进而提高选矿指标。 激光拉曼光谱技术作为一种能够分析物质结构信息的手段, 已被应用于矿物的成份鉴定和结构分析。 通过对大量矿物样本的激光拉曼光谱的研究, 结合矿物性质深入揭示其光谱差异的原因, 提出了一种基于拉曼光谱的复杂硫化矿矿源分类方法。 实验结果表明: 由于此类复杂硫化矿成矿时期的差异, 从而造成矿物结构和性质存在较大差异。 荧光主要由原矿中的脉石矿物产生, 猝灭矿物中瞒石的荧光背景后可知201.62, 242.54, 288.38和309.77 cm-1处拉曼峰可以作为此类硫化矿的拉曼指纹谱。 为此, 基于此类硫化矿的荧光强度和代表谱峰强度与荧光背景比值可以将矿源分为三类, 并利用工业试验结果进一步验证分类方法的准确性。 本研究深入分析了此类复杂硫化矿的激光拉曼光谱与其矿物性质与类别之间的密切关系, 提出了矿源快速分类方法, 矿样无需经过复杂的化学前处理过程, 对提高选矿作业效率具有重要应用价值。

荧光各向异性方法又称荧光偏振法, 基于相互作用的分子结合前后发射光退偏振的不同而实现对相互作用的研究或对目标物的检测。 20世纪50年代Gregorio Weber用荧光各向异性法研究了氮磺酰氯与牛血清白蛋白和卵清白蛋白的作用, 开启了该方法在生物化学研究中应用的先河。 而20世纪90年代开始的功能性核酸（FNAs, 包括核酸适配体和核酸酶等）的发现与合成, 使基于功能性核酸的传感得到了广泛的应用。 核酸适配体能够特异性识别目标分子, 基于核酸识别的荧光各向异性分析方法具有高选择性、 高灵敏度、 高通量等优势, 在研究蛋白质、 核酸和小分子的相互作用中起到重要作用, 然而如何提高结合前后的荧光各向异性信号变化, 尤其是小分子识别前后, 在基于功能性核酸识别的分析方法发展中是一个挑战。 介绍了基于功能性核酸识别的荧光各向异性的方法应用于检测蛋白质、 核酸及其他在生命活动中起重要作用的小分子的基本原理及设计理念。

有机磷类农药常被用于防治植物病、 虫、 害, 但对人、 畜的急性毒性很强, 能抑制乙酰胆碱酯酶。 三种有机磷类农药分子（乐果、 敌百虫和伏杀硫磷）的分子构型用GaussView3.07构造, 理论计算采用密度泛函理论（density functional theory, DFT）的B3LYP/6-31G（d, p)基组, 并将实验拉曼光谱、 理论计算拉曼光谱和表面增强拉曼光谱（SERS）进行比较。 结果表明, 三种有机磷类农药分子的实验值与理论方法计算值具有很好的匹配性, 并对三种有机磷类农药分子（乐果、 敌百虫和伏杀硫磷）在400～1 800 cm-1范围内的振动频率进行了全面地归属, 找到了这三种有机磷类农药的特征峰。 有机磷类农药分子的振动峰中会出现相近的波数, PO基团引起的波数在1 140～1 320 cm-1之间, PS的伸缩振动的谱带在535～750 cm-1范围, 含有P—O—C基团的有机磷类农药在920～1 088 cm-1范围产生一个谱带。 对比分析三种农药的实验拉曼光谱和表面增强拉曼光谱, 找到了这三种有机磷农药分子各自主要的表面增强拉曼特征峰, 这些表明利用SERS技术可以用来鉴定有机磷农药。 研究结果为有机磷农药的定性定量分析提供了理论基础。

应用英国Edinburgh公司FLS920P荧光光谱仪, 实验测定了六味地黄丸组分中熟地黄、 山茱萸、 山药、 泽泻、 茯苓、 牡丹皮等六味中药的三维同步荧光光谱, 并提取荧光特征参数, 发现六味中药均为荧光物质, 谱图线形各不相同, 具有指纹特性, 且与药理相吻合。 进一步, 实验测定六味地黄丸的标准水煎剂及非标准水煎剂的三维同步荧光光谱, 发现两者差异明显, 可用于区分不同组方的中成药水煎剂。 实验与理论均表明: 将三维荧光光谱分析方法与同步荧光光谱分析方法相结合, 可以进一步提高荧光光谱技术的灵敏度和选择性, 在多组分复杂混合物的荧光光谱分析中有明显的优势。 因此, 本文的工作为建立完整信息中药材指纹图谱提供了一种方便快捷可靠的方法, 也可为中成药的品质鉴别和成分分析提供帮助。

木质纤维类生物质水解过程中产生的可溶性木素、 呋喃类化合物在紫外波长范围内均有吸收峰, 且吸收峰相互叠加。 研究提出了一种基于紫外光谱法快速测定生物质水解液中糠醛（F）和5-羟甲基糠醛（5-HMF）混合物（M）的方法。 研究发现, M中5-HMF的含量百分率（W5-HMF）和最大吸收波长（λmax）存在良好的线性关系, R2=0.998 4。 进一步研究表明M中W5-HMF不变时, 混合物浓度（cM）和吸光度值（A）之间也存在良好的线性关系, R2在0.998 6～1.000 0之间, 且重现性均良好。 因此, 基于A, cM及λmax, W5-HMF之间的良好线性关系, 可以准确地检测出F和5-HMF的含量, 其相对偏差、 回收率及RSD分别为5.6%和3.7%, 89%～96%, 0.21%～0.85%。 该方法简单、 快捷、 准确, 适应于乙醇法精炼木质纤维类生物质水解液中F和5-HMF混合物的测定。

利用高光谱成像技术对库尔勒梨早期损伤进行快速识别检测。 以60个库尔勒梨为研究对象, 采集380～1 030 nm波段范围内完好样本和损伤后1～7天样本的480幅高光谱图像。 提取图像中感兴趣区域（ROI）的平均光谱信息, 利用小波变换（WT）对光谱数据进行去噪平滑, 将去噪后的全部样本按2∶1的比例分成建模集（320个）和预测集（160个）。 利用二阶导数从全谱信息中提取出19个特征波长, 分别基于全谱和提取出的特征波长对建模集和预测集进行支持向量机（SVM）建模分析。 结果表明, 基于全谱和特征波长的判别分析模型中, 两者预测集的识别率都达到93.75%, 表明提取的特征波长包含了光谱数据中的关键信息。 然后, 基于特征波长运用波段比运算挑选最佳波段比, 根据波段比F值的分布确定光谱图像分割的最佳波长684和798 nm。 对最佳波段比（684/798 nm）下的图像, 利用选择性搜索（SS）对高光谱图像中样本的完好和损伤区域进行分割, 从分割结果来看, 1～7天损伤样本的受损区域能够被准确检测出来。 研究结果表明: 基于高光谱成像技术对库尔勒梨进行损伤鉴别是可行的, 该研究所获得的特征波长和波段比为研发在线实时的库尔勒梨损伤检测系统提供支撑。

植物冠层色素含量与氮素含量具有高度的相关性, 是农业遥感中的关键研究因素。 本研究的主要目的是: (1)对比偏最小二乘回归和支持向量机两种建模方法对枣树冠层色素的预测精度; (2)构建基于高光谱数据的枣树冠层色素含量定量反演模型, 为枣树冠层色素含量的快速、 无损、 廉价、 环保的测定提供一定的理论依据和技术支持。 相关性分析结果表明, 枣树冠层色素与高光谱数据之间具有较好的相关性, 但叶绿素、 叶绿素a要优于叶绿素b和类胡萝卜素。 独立样本对模型的预测性能检验结果表明, 偏最小二乘回归和支持向量机均能有效的估算枣树色素含量, 但不同色素的偏最小二乘回归模型和支持向量机模型的预测精度存在一定的差异, 叶绿素和类胡萝卜素的支持向量机模型的预测精度要高于偏最小二乘回归模型, 而叶绿素a和叶绿素b则相反。 比较不同色素的最佳反演模型的预测精度表明, 叶绿素、 叶绿素a和类胡萝卜素的预测精度要优于叶绿素b, 前三者的决定系数大于0.8, 残余预测误差高于2.0, 平均相对误差低于13%, 而叶绿素b的对应值分别为0.60%, 20.79%和1.79%。

舌苔信息的提取对于中医舌诊客观化起着非常重要的作用, 目前中医舌苔信息提取多基于图像处理技术, 用数码相机拍摄舌体RGB彩色图像, 然而, 现有的方法在信息量方面还不能满足中医临床的需要, 为了探究舌体更多信息, 本研究将高光谱成像技术用于中医舌诊舌苔信息的提取中, 以获得在全波段内舌体信息进而为中医舌诊诊断方式以及客观化提供一种新途径。 首先运用高光谱采集系统采集来检者舌体在371.200 0～992.956 0 nm之间的343个波长的高光谱信息, 并且记录来检者的中医舌诊的临床诊断结果, 然后对采集到的16例来检者的高光谱图像进行感兴趣区域提取, 即将舌体信息与背景信息进行分离, 进而对提取的感兴趣区域舌质与舌苔光谱信息和图像信息进行处理。 由实验结果分析发现, 16例来检者舌苔和舌质部分光谱差异最大波段位于525～600 nm之间, 对382.108 0～963.668 0 nm之间均匀提取9个波长处的舌体单一波长的二维图像信息并进行图像绘制, 通过对比来检者舌体实际情况发现在527.548 0 nm处能够很好的真实反映舌体表面舌苔附着情况, 实验结果表明, 高光谱技术在中医舌苔信息提取方面具有一定的可行性, 能够为中医舌诊舌苔分离以及舌苔信息提取提供一种快速、 简便的检测手段。

聚赖氨酸是一种重要的聚阳离子, 在生物医药领域具有广泛的应用前景。 但是, 目前其血液相容性的相关报道较少, 特别是通过光谱法研究其与血液中重要蛋白的相互作用。 因此, 通过多种光谱法研究聚赖氨酸与纤维蛋白原的相互作用, 进一步评价其血液相容性具有一定的创新性。 本实验通过荧光、 紫外和圆二色谱研究聚赖氨酸对纤维蛋白原结构的影响。 其中, 聚赖氨酸的正电性随着浓度增大而增大; 复合实验显示, 0.01 mg·mL-1的聚赖氨酸对纤维蛋白原的功能影响较小, 随着浓度增大, 相互作用增强; 荧光光谱显示, 纤维蛋白原在λem=341 nm处出现浓度依赖性的荧光猝灭; 紫外光谱显示, 聚赖氨酸对纤维蛋白原吸收强度（200～240和278 nm处）的影响在0.025 mg·mL-1时较小, 并出现浓度依赖性的减少; 圆二色光谱显示, 随着聚赖氨酸浓度增大, 纤维蛋白原的α-螺旋含量减少, β-折叠、 β-转角和无规卷曲含量增加。 结果表明, 聚赖氨酸会与纤维蛋白原发生静电相互作用, 对其结构造成浓度依赖性的影响。 当浓度为0.01和0.025 mg·mL-1时, 聚赖氨酸对纤维蛋白原结构的影响较小; 而浓度过大时, 影响较大, 势必破坏纤维蛋白原的生理功能。 因此, 研发和应用聚赖氨酸时必须充分考虑浓度因素。 本实验提供了一种简便而系统的方法来研究材料与蛋白的作用,有利于充分评价材料的血液相容性。 此外, 上述研究结果对聚赖氨酸的生物医学应用具有重要的指导意义。

为研究人体头部局部特征部位的散热情况, 得到局部特征部位体表温度随环境温度变化规律, 选取身体健康、 体态标准的青年男女各20名为测试对象并分成男、 女两组, 根据红外热辐射测温原理对测试对象头部选取5个局部特征部位进行测温、 记录。 控制空气湿度50%和风速0.15 m·s-1, 并以2 ℃幅度逐渐将环境温度从18 ℃升高到32 ℃。 发现健康青年女性头部各特征部位体表温度略高于男性; 男女受试者头部各特征部位体表温度在一定范围内随环境温度近似正比例变化; 运动对头部体表各部分温度影响较小且存在差异。 分析结果可应用于人体头部特征部位热流研究并对人体健康状况判断提供参考数据。

为解决多光谱数据在降维压缩过程中的颜色精度保持问题, 提出一种基于人眼视觉感知特征的多光谱数据高保真降维压缩方法（VPCM）。 研究首先依据人眼视觉响应的非线性解析特征, 成功构建了同时综合人眼光谱特征与色度特征的变换函数, 并通过进一步构造的优化函数对其进行修正, 以针对不同的样本集找到最佳变换方向, 而后利用修正后的视觉特征变换函数对光谱样本集进行空间变换（Γ(S)=C）, 然后利用主成分分析方法对经视觉特征函数变换后样本集光谱数据进行降维压缩处理, 并通过逆变换重构出样本集光谱数据（Γ-1(C)=）, 进行降维评价。 实验选取四类具有典型代表性的数据集作为测试样本, 分别以D50/2°条件下的CIELab色差和75组典型照明光源（钨丝灯、 荧光灯和LED灯）下的平均同色异谱指数（MMI）作为色度主要评价指标, 同时对比了Lab-PQR和2-XYZ两种较为先进的光谱降维算法。 实验结果为VPCM方法的MMI值最小, 其次是LabPQR, 而2-XYZ的表现较差; VPCM方法在75组光源下对四组样本集的平均重构色差ΔEab也为最小, 且最大样本平均色差及方差均要小于其他两种方法; VPCM方法的重构光谱精度介于Lab-PQR和2-XYZ之间, Lab-PQR的重构光谱精度最高。 实验结果显示新方法色度压缩精度整体优于对比的两种方法, 在变换参考条件下具有良好的色差稳定性, 能够较好的应用于多光谱数据色度高保真压缩。

伪装技术作为现代战争中一种重要的作战方式, 在战场上起着至关重要的作用, 对伪装目标的探测直接影响到战争的结果, 利用退偏振特性检测伪装涂层的研究未见报道, 因此对伪装涂层退偏振特性的研究具有重要意义。 为了研究这一问题, 从电磁波散射的机理出发, 研究了其与退偏振特性之间的理论关系, 利用琼斯矩阵和穆勒矩阵建立物理模型, 结合偏振特性分解穆勒琼斯矩阵, 得到被测量样品表面的完全退偏振系数（ωd）。 实验分别通过七个不同的入射角度对土壤与三种黄色伪装涂层进行测量, 分析了土壤和三种黄色伪装涂层表面的退偏振特性, 最后应用菲涅尔方程验证理论模型。 分析可知: 被测量样品表面的退偏振特性与表面散射程度相关, 并且随着入射角度的增大, 被测量样品的完全退偏振系数（ωd）均呈递减趋势, 但是在整个测量过程中, 土壤与三种伪装涂层的完全退偏振系数（ωd）具有很大的差异。 研究表明: 首次引用完全退偏振系数作为伪装目标分辨的重要参量, 精确有效地分辨出土壤背景中的黄色伪装涂层, 并且实验操作过程简单, 周期较短, 在现代战场上可以方便快速地识别出伪装目标, 为战斗的胜利赢得了宝贵的时间, 具有极大的应用价值, 对伪装识别技术的发展有着极为重要的意义。

植被叶面积指数（LAI）时间序列的建模及预测是陆面过程模型和遥感数据同化方法的重要组成部分。 MODIS数据产品MOD15A2是目前应用最为广泛的LAI数据源之一, 然而MODIS LAI时间序列产品包含了一些低质量的数据, 例如由于云层、 气溶胶等的影响, 该产品在时间和空间上缺乏连续性。 MODIS LAI时间序列包含线性部分和外在干扰产生的非线性部分, 单一的线性方法或非线性方法都不能对其精确建模和预测。 首先利用Savitzky-Golay(SG)滤波和线性插值平滑受到干扰的LAI时间序列, 然后采用季节自回归积分滑动平均（SARIMA）方法、 BP神经网络方法及二者的组合方法(SARIMA-BP)对MODIS LAI时间序列进行建模及预测。 在SARIMA-BP神经网络组合方法中, 各自在线性与非线性建模的优势得以充分发挥, 其中SARIMA方法用于建模及预测LAI时间序列中的线性部分, BP神经网络方法用于对非线性残差部分进行建模及预测。 实验结果显示: SG滤波和线性插值后的LAI时间序列比原LAI时间序列更平滑; SARIMA-BP神经网络组合方法的决定系数为0.981, 比SARIMA和BP神经网络的0.941和0.884更接近于1; SARIMA-BP神经网络组合方法的预测值同观测值之间的相关系数为0.991, 高于SARIMA（0.971）和BP神经网络(0.942)的相关系数。 由此得出结论: SARIMA-BP神经网络组合方法对MODIS LAI时间序列具有更好的适应性, 其建模和预测准确性高于SARIMA方法或BP神经网络方法。

为了快速、 准确估测番茄叶片叶绿素含量, 利用光谱分析技术研究了玻璃温室环境下番茄叶绿素含量敏感光谱波段提取及其估测模型。 番茄以基质方式栽培, 在结果期使用ASD FieldSpecTM HH型便携式光谱辐射仪采集叶片光谱, 并采用752型紫外-可见分光光度计测定其叶绿素含量。 从原始光谱、 吸光度光谱、 一阶微分光谱、 去除包络线光谱出发, 进行光谱预处理, 分析了净化图谱信息、 突出作物叶绿素含量光谱特征的有效性。 其中, 吸光度光谱在可见光部分增强了光谱响应特征, 去除包络线光谱和一阶微分光谱均具有较强的蓝光、 红光吸收谷和绿光反射峰。 又结合波段间自相关分析和多重共线性诊断提取了番茄叶绿素含量敏感光谱波段, 原始光谱特征波段为639, 672, 696, 750, 768 nm; 吸光度光谱特征波段为638, 663, 750, 763 nm; 去包络线光谱特征波段为436, 564, 591, 612, 635, 683, 760 nm; 一阶微分光谱特征波段为516, 559, 778 nm。 最后, 应用4种预处理下的番茄叶绿素含量敏感光谱波段分别建立多元线性回归模型, 模型精度由高至低分别为去包络线、 吸光度、 原始、 一阶微分, 其中去包络线模型校正集决定系数R2c为0.88, 验证集决定系数R2v达到0.82, 具有较好的预测能力。

在种鸡蛋孵化过程中, 部分种蛋由于未受精不能正常出雏, 不但会造成大量浪费, 还有可能引起霉菌感染其他种蛋, 利用可见/近红外透射光谱分析技术可以对种鸡蛋中的受精蛋和无精蛋进行检测。 为研究孵化初期无精蛋最佳的判别时间, 本文通过对孵化环境下种鸡蛋品质随时间变化的研究, 最终发现在孵化24 h内的种鸡蛋品质还在新鲜状态, 在72 h后的种鸡蛋品质变为不可食用级别, 最终发现36 h内是最佳的判别时间。 研制了基于可见/近红外透射光谱的静态采集系统, 并使用该系统进行了光谱采集。 对比同一品种不同样品及不同品种的光谱建模效果, 剔除了由蛋黄与蛋壳颜色造成的样本光谱差异区域, 选取的有效光谱波段为355～590和670～1 025 nm。 采用主成分分析法进行预处理, 通过不同时间、 不同主成分数建模效果的比较, 确定最佳的主成分数。 同时采用多元散射校正、 附加散射校正、 导数校正与主成分分析的光谱预处理方法在不同的建模方法下进行对比, 并考虑到实际应用与最终的生产效益, 建立了有效的判别模型。 最佳判别模型为使用24h时采集光谱且采用主成分分析法进行数据预处理并使用Fisher算法建立的模型, 判别准确率能达到87.18%。 该研究为早期受精蛋与无精蛋的无损伤在线鉴别提供了一种新的方法。

在石油类污染水体中, 油会吸附在悬浮颗粒物表面而形成一个双层结构, 影响水体后向散射系数光谱特征, 分离水体石油类物质与悬浮颗粒物对后向散射系数光谱的贡献, 能提高水体石油类污染后向散射理论模型的准确性。 将美国Wyatt公司生产DAWN HELEOS Ⅱ18角度散射测量仪、 美国SEQUOIA公司生产的LISST-100x B粒径仪和美国Hobilabs公司的后向散射仪HydroScat-6 Sprctral Backscattering Sensor(HS6)联动观测, 构成后向散射系数光谱测量系统, 分别测量不同水样的散射强度电压值、 粒径分布及粒径浓度、 后向散射系数等参数, 提出了利用Mie散射理论计算未知折射系数物质的体散射函数β(λ,θ)的新思路及分离后向散射系数光谱的算法。 选择已知折射系数m的石英砂作为颗粒物与采自不同油田区域的油污水进行配比, 获取不同特性水样, 测定相关数据。 首先, 根据Mie散射理论计算出各样本对应的水体体积散射函数β(λ,θ); 其次, 建立的DAWN HELEOS Ⅱ 18角度激光散射仪测定散射强度对应的电压值V(θ)转化为体积散射函数β(λ,θ)的关系式; 再次, 根据最优化方法估算出油砂混合的等效折射系数mos以及油的折射系数mo; 最后, 利用β(λ,θ)和估算的mos值及mo计算出各类样本的后向散射系数bb(λ), 分别建立油污水bb,o(λ)和石英砂bb,s(λ)与油砂混合总bb,os(λ)的分离算法。 分离算法的建立一方面提高了水体石油类污染后向散射理论模型的准确性, 另外一方面拓展了米散射理论在海洋水色遥感中的应用。

文物是不可再生的宝贵遗产, 艺术品是不可多得的文化财富, 对文物和艺术品进行分析时应尽可能避免对其造成损伤。 光导纤维反射光谱法作为一种无损、 快速的分析检测方法, 具有无损检测、 直接测量和远程分析的特点, 在文物和艺术品研究中具有独特的优势。 介绍了光导纤维反射光谱法在颜料及染料鉴定、 胶结材料分析以及研究保护效果和保存条件方面的应用, 探讨了光导纤维反射光谱方法的检出限、 重现性和信号表征方法, 并展望了光导纤维反射光谱法在文物和艺术品研究中的发展趋势。

为研究新型可降解育苗容器降解行为, 以改性大豆胶为基体树脂, 秸秆为增强材料热压制备的秸秆育苗容器为研究对象, 利用原位土培降解秸秆育苗容器, 采用纤维素测定仪、 傅里叶红外光谱（FTIR spectra）、 扫描电镜-X能谱（scanning electron microscopy-energy dispersive X-ray spectroscopy, SEM-EDS）以及热重（thermo-gravimetry, TG）等分析手段, 对秸秆育苗容器土培降解前后物理、 化学组分和结构变化进行表征。 研究结果表明: 与土培前秸秆育苗容器相比, 土培降解秸秆容器中纤维素、 半纤维素和木质素相对含量从29.03%, 30.44%和12.52%降低至21.43%, 21.41%和9.54%; FTIR分析表明土培降解后秸秆育苗容器中酯键和脂肪键发生断裂, 且芳香族特征峰明显减弱; SEM-EDS谱图结果证明秸秆容器中微纤丝链段、 基体树脂溶解, 材料表面发生氧化降解; TGA结果分析表明土培秸秆容器内部存在大量小分子物质, 分解后残余物耐热性提高。

分析了在560 nm的测量波长处煤粉炉中炭粒和飞灰粒子云的辐射特性。 利用Mie理论, 分别计算了燃烧器出口和炉膛的上部颗粒粒子云的辐射特性, 发现在燃烧器出口区, 炭粒对颗粒总体辐射减弱系数的影响较大, 占90%以上; 而在炉膛的上部, 飞灰的影响较大。 从数值计算结果中可以看出, 飞灰粒子云的散射率高达91.6%, 其对辐射的散射作用比吸收更强, 而炭粒子的散射率仅为50%。

在华北潮土上种植不同绿肥, 于绿肥翻压前原位采集其地上部及土壤样品, 进行56d的绿肥翻压模拟试验。 设毛叶苕子(Vicia villosa Roth.)、 二月兰(Orychophragmus Violaceus L.)、 黑麦(Secale cereale L.)三个绿肥处理和无绿肥对照处理, 分析培养过程中土壤可溶性有机物（DOM）组分及其紫外-可见光谱参数的变化, 以探究绿肥对土壤DOM的影响。 种植和翻压绿肥增加土壤可溶性有机碳（DOC）、 总有机酸碳（TOAs）和总碳水化合物碳（TCs）含量, 三者的变化趋势一致, 各处理均在培养第1 d上升至峰值后迅速下降。 毛叶苕子提高DOC和TOAs的效果最好, 最高比对照增加114.01%（培养第1d）和109.10%（培养第14 d）。 黑麦提高TCs的效果最好, 最高比对照增加323.18%（培养第42 d）。 种植和翻压绿肥增加土壤可溶性有机氮（DON）含量, 与DOC变化趋势不同, 各处理在培养第1 d上升后迅速下降一段时间后又迅速上升。 毛叶苕子提高DON的效果最好, 最高比对照增加305.83%（培养第42d）。 绿肥增加了SUVA254, SUVA260, SUVA272, SUVA280, SAUC240-400, 降低了A250/A365和A240/A420。 紫外-可见光谱参数的主成分分析显示SUVA254, SUVA260, SUVA272, SUVA280间有很高正相关性, A250/A365和A240/A420间亦有很高正相关性, SAUC240-400是这些参数中表征DOM性质的关键因子。 综上结果表明, 种植翻压绿肥增加了土壤DOM含量, 提高了土壤DOM的芳香性、 疏水性、 腐殖化程度、 平均分子量, 增加了土壤DOM的稳定性。

为了提升便携式近红外仪器中单一水果模型应用的广泛性, 创新性的将不同仪器间模型传递的思想应用在不同种类水果间可溶性固形物（soluble solid content, SSC）的模型传递。 基于苹果、 梨、 桃三种水果在SSC含量范围、 果型大小以及果皮厚度等的相近物理化学特性, 提出利用简单的斜率/截距（Slope/Bias）算法对苹果SSC的偏最小二乘(partial least square, PLS)模型进行传递, 仅用少量的梨和桃样品即可将苹果SSC模型应用于其SSC值的预测, 更快捷方便且节约成本。 对于梨样品, 用35个标准样品, 预测集均方根误差（root mean square error of prediction, RMSEP）值由直接预测的1.009 °Brix降为0.565 °Brix; 对于桃样品, 用40个标准样品, RMSEP由直接预测的1.726 °Brix降为0.677 °Brix。 为了验证该模型传递方法的可行性, 通过斜率/截距算法, 采用梨和桃模型对其他两种水果的SSC进行预测, 其中利用建立的梨SSC模型, 经斜率/截距算法模型传递后, 对于苹果样品, 用30个标准样品, RMSEP值达到0.597 °Brix, 对于桃样品, 用40个标准样品, RMSEP值达到0.689 °Brix; 利用建立的桃SSC模型, 经斜率/截距算法模型传递后, 对于苹果样品, 用35个标准样品, RMSEP值达到0.654 °Brix, 对于梨样品, 用30个标准样品, RMSEP值达到0.439 °Brix。 研究结果表明: 斜率/截距（Slope/Bias）方法可用于苹果、 梨、 桃等相近种类水果间的模型传递, 为近红外光谱仪在相似种类物质间的预测提供了新思路。

由于传统弹光调制系统受调制晶体尺寸的限制, 光谱分辨率较低, 致使其气体浓度探测精度不高。 为了提高系统光谱分辨率, 设计了一种改进型弹光调制系统, 通过使入射光在晶体内多次反射增大光程差, 从而获取更高的光谱分辨率。 整个系统由激光器、 弹光调制器、 起偏器、 检偏器及光电探测器构成。 弹光晶体上加工一个楔角θ, 并在两个面上镀反射膜从实现增大有效光程的效果。 计算了楔角对光程、 调制相位以及能量的函数关系。 最终确定了合适的楔角值, 并给出了相应的光程函数表达式。 实验分别对三种常见的VOC气体进行浓度分析, 样气浓度采用PTM400-VOC型气体分析仪定标, 并与传统弹光调制系统进行对比。 结果显示, 改进型弹光调制系统气体浓度检出限可达0.010 mg·m-3, 相比传统弹光调制系统高一个数量级以上, 气体浓度检测误差为3.4%, 也优于传统型。 综上所述, 改进型弹光调制系统不但具备静态结构高稳定性的优点, 同时还大幅提高了系统的光谱分辨能力及浓度检测精度。

研究了基于一台皮秒Nd∶YAG激光器实现合金样品的双脉冲激光剥离-激光诱导击穿光谱（LA-LIBS）微损元素分析。 实验采用低能量的532 nm二倍频激光烧蚀并剥离出微量样品, 然后采用较高能量的延时1064 nm激光对剥离出的样品进行二次激发, 以增强等离子体中的原子辐射强度和提高光谱检测灵敏度。 实验分别研究了烧蚀激光脉冲和二次激发光脉冲的能量对信号强度的影响。 在烧蚀激光脉冲能量为10 μJ, 二次激发光脉冲能量为2.5 mJ的条件下, LA-LIBS中Cu Ⅰ 324.75 nm原子谱线的强度与单脉冲LIBS相比改善了86倍, 激光烧蚀坑洞的直径小于10 μm。 研究表明: 基于一台皮秒Nd∶YAG激光器, 采用双脉冲LA-LIBS技术可以较好地实现对固体样品的微损元素分析。 该技术在贵重样品分析和高空间分辨的二维元素显微分析中具有一定的应用价值。

为实现不同种类土壤的快速分类鉴别, 实验研究了基于激光诱导击穿光谱技术的土壤快速分类方法。 由于不同类型的土壤在元素组成上会存在较大差异, 所以利用激光诱导击穿光谱技术进行土壤分类具有可行性。 不同土壤在相同实验条件下产生的等离子体温度会存在较大差异, 可以作为分类的重要依据, 所选择的7类土壤中, 赤红壤的等离子体温度最高。 选取土壤中6种常量元素Si, Fe, Al, Mg, Ca和Ti的光谱强度作为分类指标, 利用主成分分析（principal component analysis, PCA）对7种土类的25个样品进行了分类, 其中砖红壤和赤红壤分类出现了交叠, 而不同高山草甸土样品之间元素差异较大, 并没有实现较好的聚类。 利用反向传播神经网络(back-propagation artificial neural network)结合土壤的LIBS光谱对土壤进行了分类, 分类结果与PCA结果相近, 赤红壤与砖红壤出现了识别错误。 当用PCA分析获得三个主成分值作为BP神经网络的输入量时, 获得了较好的分类结果, 因为简化了输入量, 降低了BP神经网络的误差, 此时只有一个高山草甸土被识别成褐土, 而高山草甸土的等离子体温度显著低于褐土, 所以结合不同土壤类型的等离子体温度差异, 能够实现不同土壤的分类识别。 实验证明激光诱导击穿光谱技术可以应用于土壤分类, 为土壤普查和合理利用提高了一种新的技术。

古化石是古代的动植物经过漫长地质时期和地质作用形成的化石, 它是地球历史的鉴证, 记载着地球生态环境演变的信息; 长时间遨游于太阳系中的陨石, 经过宇宙间的核反应和大气的磨蚀, 形成了独特的纹理与造型, 记载着外太空形成演化的原始信息。 古化石成分的分析是研究地球生物起源和进化的科学依据; 而陨石是大自然馈赠的来自外太空的岩石样品, 极为珍贵和稀少, 对陨石成分的分析可以为我国外星球探测和天体化学的发展提供更好的基础。 对样品的溶解方法进行选择和优化, 最终以硝酸、 氢氟酸、 高氯酸为混合试剂, 采用微波消解法溶解古化石样品; 以王水、 硝酸、 氢氟酸、 高氯酸为混合试剂, 采用微波消解与湿法消解相结合溶解陨石样品, 应用电感耦合等离子体原子发射光谱法（ICP-AES）测定了3种古化石样品、 3种陨石样品中多种元素的含量, 并将古化石与陨石中相同元素的含量进行对比。 分析结果表明, 古化石和陨石中都含有Pb, Hg, Ge, Fe, Ni, Cu, Co和Mn等重金属元素, 以及部分稀土元素。 该方法加标回收率在98.2%~106%之间, 相对标准偏差均小于2.12%。 方法的灵敏度高, 准确度和精密度好。

纳米铁广泛用于水中重金属离子的去除, 但由于其易团聚的特性, 在地下水中迁移性差, 使其修复效果降低。 氧化石墨烯具有吸附重金属的作用, 但由于其表面带有负电荷, 对带负电的高价铬（Cr2O2-7, CrO2-4）吸附作用较弱。 以氧化石墨烯（GO）为载体, 采用液相还原法制备的氧化石墨烯负载纳米铁（rGO-nZⅥ）, 在改善纳米铁的分散性的同时, 利用nZⅥ将带负电的高价铬（Cr2O2-7, CrO2-4）还原为带正电的三价铬（Cr3+）, 增强了氧化石墨烯对其吸附的性能。 利用XRD和TEM对制备的rGO-nZⅥ进行表征, 表明制备的rGO-nZⅥ近似球形, 粒径为20～100 nm; 零价铁负载在GO表面。 应用rGO-nZⅥ处理Cr（Ⅵ）污染的地下水, Cr（Ⅵ）的去除效率可达到100%, 材料的最佳投加量与Cr（Ⅵ）浓度呈线性正相关。 采用X光电子能谱（XPS）分析铬和铁的存在形态, 并通过XPAPEAK41分峰后证实, Cr（Ⅵ）首先被还原为Cr（Ⅲ）, 进而生成Cr(OH)3吸附到材料表面。 由XPS图看出, 经24 h反应, 69.8%的Cr（Ⅵ）转化为Cr（Ⅲ）吸附到材料表面, 此时仍具有Fe0的峰, 证实材料具有很强的还原吸附铬的能力, 且仍具有缓慢释放电子的能力, 有利于后续长时间的修复。 该结果对于利用rGO-nZⅥ处理地下水Cr(Ⅵ)污染具有重要的理论意义和实用价值。

木质纤维素的结晶度研究方法较多, 但目前观点不一。 采用三种不同的热处理方法（稀酸, 碱及甘油高温处理）并基于X射线衍射 (XRD)和固体核磁共振技术（CP/MAS 13 NMR）, 综合研究竹材结晶度变化规律, 通过X射线衍射参数及高斯函数曲线分析结晶纤维素C-4区域的信号面积分析, 获得不同的化学热处理介入下竹材化学成分及结晶度变化机理。 结果表明: 经过化学热处理后, 竹材的结晶度指数总体增加, 碱处理002峰尖锐程度增大, 并向大角度方向偏移明显, 002晶面宽度变大, 结晶区层间距尺度变小。 CP/MAS 13 NMR与XRD结果基本一致, 但是计算值偏小。 未处理竹材在84.6 ppm信号处分裂成两个峰顶, 88.7和83.1 ppm,, 表明C-4在热处理过程中发生了从纤维素Ⅰ～Ⅱ的化学转换, 从化学结构变化的角度证明了碱处理可以有效破坏竹子纤维之间的内结合阻力, 并产生高度活性纤维素, 对于实现木质纤维素原料的高效生物转化利用提供指导。

半导体探测器具有优异的性能因而被广泛应用于能量色散X射线荧光测量, 以传统型Si-PIN半导体探测器与复合型CdTe半导体探测器为研究对象, 分别从材料属性、 探测效率、 能量分辨率等方面对两种探测器进行对比, 重点分析探测器灵敏区厚度、 入射X射线能量、 后级电路成型时间等因素对其性能的影响, 并对由逃逸峰、 空穴拖尾效应所导致的X射线荧光能谱的差异进行分析; 同时, 针对探测器空穴收集不完全的问题, 基于FPGA设计了带有上升时间甄别功能的数字多道脉冲幅度分析器, 能够有效消除空穴拖尾的影响, 提高能量分辨率。 从实验结果可知: 对能量低于15 keV的射线, Si-PIN与CdTe探测器的探测效率基本相当; 对能量大于15 keV的射线, CdTe探测器的的探测效率明显占优; Si-PIN探测器的最佳成形时间约为10 μs, CdTe探测器的最佳成形时间约为2.6 μs, 因而CdTe探测器更适用于高计数率条件; 对于不同能量的X射线, Si-PIN探测器的能量分辨率优于CdTe探测器; CdTe探测器具有明显的空穴拖尾效应, 将CdTe探测器与带上升时间甄别功能的数字多道脉冲幅度分析器配合使用, 其能量分辨率显著提高。

水体中重金属污染越来越受到人们的关注与重视, 急需开发高效低耗、 利于推广的便携式的水质检测技术, 帮助地质及环境领域的工作者现场获取实验数据, 对污染区域及时做出准确的水体环境评价, 有助于水体污染的预防与治理工作。 采用无外接电源的富集装置, 在pH 4的条件下以S-930螯合树脂捕集水体中的重金属, 经抽滤制得均匀薄膜样, 再使用手持式XRF现场分析水体中Mn, Fe, Ni, Cu, Zn和Pb等6种重金属元素。 各元素标准曲线的相关性r>0.992, 方法检出限为5.8~18.6 μg·L-1, 精确度基本控制在15% RSD以内。 方法应用于我国东北某矿区周边采集的20余个地表/下水样品的现场分析, 检测结果与实验室ICP-MS结果进行了对比: 两种方法的Pb, Ni和Cu一致性良好; Zn和Mn含量高的样品, ICP-MS结果高于现场XRF结果, 可能因溶液中存在细微悬浮颗粒引起, 但总体趋势一致; 两种方法对水质类型的总体判断结果一致。 本法使用的富集和测量装置体积小、 重量轻、 便于携带, 不使用外接电源, 可在12 h内现场完成10个水体样品的采集、 前处理操作、 结果获取及数据处理等工作, 避免实验室分析方法检测工作中存在的交通运输、 测试周期长、 测试成本高等问题, 基本具备了在偏远地区现场分析水体中六种重金属元素、 评定水质的能力, 具有较好的推广应用前景。

基于PAS与TDLAS的基本原理, 讨论了两者之间的联系, 推导了光声信号和TDLAS信号与气压的关系式, 设计并构造了一个可以同时进行PAS与TDLAS气体测量的对比装置, 并对两者在不同气压条件下的测量结果进行了分析和研究, 为不同气压条件下的气体测量技术选择提供了参考。 试验研究表明: 随着气压上升, 光声光谱与TDLAS信号均变大, 极限检测灵敏度均提高; 随着气压上升, 气体吸收能量转化为光声信号的效率变低; 在低压时, 使用光声光谱进行气体检测具有更好的效果。

天光作为一种主要的噪声, 叠加在目标天体光谱之中, 降低了光谱的信噪比。 经过减天光处理后, 若光谱中仍含有大量强度高的天光残差将不利于对目标光谱的后续分析。 自动识别减天光异常恒星光谱的研究较少, 目前只能通过人工检测的方法去寻找减天光异常的光谱, 效率较低。 首先对影响减天光结果的因素进行分析, 找出减天光异常光谱的特征, 然后提出一种简单有效的方法能够自动识别LAMOST巡天经过Pipeline处理之后仍然存在减天光异常的恒星光谱并检测其位置。 该方法先对光谱进行归一化处理, 然后通过检测天光线附近是否有一定强度的类似发射线或吸收线的残留来判定该天光线位置是否出现减天光异常, 最后得出光谱中所有的减天光异常的天光位置。 通过对LAMOST光谱数据的实验表明, 这种方法可以有效识别出减天光异常的光谱和发现不同残留强度的天光线异常位置, 并且该方法简单易懂, 识别效率高, 可以应用于大量的减天光异常光谱的识别与检测问题。

主要研究了一种新的基于LASSO算法的恒星α元素丰度估计方法。 海量恒星的α元素（O, Mg, Si, Ca 和Ti）丰度信息将有助于我们了解银河系的演化进程。 但目前从中低分辨率光谱中确定α元素丰度的方法主要是模板匹配法, 但该方法算法复杂, 优化参数较为困难且对噪声敏感, 因此有必要研究新的方法。 实验结果显示, LASSO算法对ELODIE光谱的α丰度的估计精度为0.003（0.078）dex。 为验证光谱分辨率变化对LASSO算法结果的影响, 我们首先用ELODIE光谱通过高斯卷积得到了分辨率为42 000, 21 000, 10 500, 4 200和2 100的光谱, 然后使用LASSO算法估计α元素丰度, 精度分别为0.003 3（0.078）dex, -0.05（0.059）dex, -0.007（0.060）dex, 0.008 0（0.069）dex和-0.004 5（0.067）dex。 上述结果证明LASSO算法对分辨率变化不敏感。 为验证LASSO算法对信噪比变化的鲁棒性, 使用ELODIE光谱分别构造了信噪比为30, 25, 20, 15和5的光谱。 LASSO算法在上述数据集上的精度分别为-0.002(0.076)dex, -0.09(0.073)dex, 0.003 6(0.075)dex, 0.007 6(0.078)dex 和-0.009(0.08)dex, 因而LASSO算法对信噪比变化不敏感。 因此, LASSO算法适用于低分辨率低信噪比的LAMOST和SDSS光谱。 LASSO算法在SDSS光谱上的估计精度为0.003 7（0.097）dex, 而在球状星团和疏散星团成员星上的结果显示LASSO算法给出的丰度与文献给出α丰度值误差在1σ以内。 因此, LASSO算法能够用于估计恒星的α元素丰度。

结合均匀光栅在受到非均匀应变时会产生啁啾效应的原理, 提出了一种利用正弦结构将均匀光栅调制成啁啾光栅的方法。 设计了正弦结构的基底材料, 将光纤光栅粘贴在基底材料的应变非均匀区, 通过施加拉伸载荷将其产生的应变引入FBG栅区, 使得FBG产生了啁啾效应, FBG被调制成具有多个反射峰和宽带宽的啁啾光栅; 使用有限元软件对正弦结构拉伸载荷下的应变进行了仿真, 得到了正弦结构不同位置的应变云图; 实验结果在位移载荷最大为8 mm时, 得到了带宽增加5倍, 反射谱具有多个反射峰的啁啾光栅; 结合传输矩阵法对啁啾光栅的反射谱进行光谱仿真重构, 仿真光谱与实验光谱趋势基本吻合。

研究了二甲基亚砜（DMSO）掺杂浓度对基于聚(3-己基噻吩)(P3HT)和(6,6)-苯基碳60丁酸甲酯（PCBM）为有源层的聚合物太阳能电池性能影响。 结果表明, 掺杂DMSO可以提高聚合物太阳能电池短路电流密度和填充因子。 DMSO掺杂质量比为3%时,电池短路电流密度提高到7.88 mA·cm-2, 填充因子为55.5%。 能量转换效率达到2.54％, 相比没有掺杂DMSO的电池, 能量转换效率提高了17%。 傅里叶变换红外光谱被用于鉴定和分析掺杂DMSO对材料P3HT∶PCBM化学性质的影响。 傅里叶变换红外光谱表明, 掺杂后P3HT和PCBM的化学性质都没有改变。 为分析掺杂DMSO改善器件能量转换效率的原因, 通过紫外-可见光谱和电流密度-电压特性曲线分别表征器件的光吸收能力以及电致发光器件的载流子迁移率。 与P3HT∶PCBM薄膜相比, P3HT∶PCBM∶DMSO薄膜在可见光范围内的吸收峰有明显红移且吸收强度增强。 可见光吸收的改善是实现短路电流密度提高的有力保障。 太阳能电池性能的增强是因为DMSO的掺杂提高了P3HT∶PCBM的载流子迁移率和吸收光谱宽度。

变量选择是光谱分析领域一个重要的组成部分。 为了克服传统区间选择法的缺点与不足, 基于无信息变量消除法和岭极限学习机提出一种新型的变量选择与评价方法。 首先, 利用无信息变量消除法剔除整个光谱区间中无信息的波长点; 其次, 为了解决传统建模方法（偏最小二乘法、 BP神经网络等）存在的共线性问题, 采用岭极限学习机方法建立回归模型; 最后, 最佳的特征光谱波长点组合利用特征选择路径图和稀疏度-误差折中曲线进行确定。 CO气体的浓度反演实验结果表明: （1）利用无信息变量消除法可以有效筛选出最能表征CO气体透过光谱的特征波长点; （2）岭极限学习机方法具有快速建模、 避免共线性和高精度等优点（CO气体浓度反演模型的决定系数可达0.995）; （3）特征选择路径图和稀疏度-误差折中曲线可以直观地帮助用户寻找出最佳的特征波长点组合。

LDL氧化修饰是致动脉粥样硬化的关键性因素。 其中, 在氧化修饰过程中LDL所含脂类、 蛋白及其光谱学性质均会受到影响。 前期研究结果发现丁香对LDL氧化修饰具有很强的抑制作用。 但是, 丁香是否是通过抑制脂类及蛋白氧化来实现, 以及丁香是否能抑制LDL氧化修饰后光谱学性质的改变, 这些问题目前均不清楚。 据此, 运用紫外吸收光谱、 荧光光谱等方法研究了丁香有效部位（effective fraction from clove, EFC）对LDL氧化修饰的抑制效果。 研究结果表明, EFC能有效延缓脂质氧化过程中共轭二烯（CD）增殖及推后其达到最大值, 并抑制胆固醇降解; 也可抑制蛋白组分apoB100中Trp荧光猝灭及Lys氧化修饰和荧光光谱变化; 同时也能抑制LDL中脂质与蛋白过氧化产物-脂褐素的生成; 此外, 该部位对LDL 氧化修饰过程中紫外-可见光谱学特征的改变也有影响。 论文将为丁香抗AS功能食品研发提供参考。

采用了化学共沉淀法合成了一系列的镨、 铽共掺杂的钼酸钙发光材料, 研究了单掺Pr3+和Tb3+以及CaMoO4∶0.03Pr3+, yTb3+共掺杂的浓度、 温度对材料发光性能的影响。 采用X射线衍射仪(XRD)和荧光光谱对样品进行了晶格结构、 荧光性质表征。 XRD分析表明: 样品的主衍射峰与标准卡片（JCPDS 29-0351的衍射峰数据一致, 说明少量Pr3+掺杂没有改变基质晶格结构。 荧光光谱分析表明, 样品在275nm紫外光激发下, 发射光谱主要包括多个发射峰, 波长为488, 560, 621和652 nm, 分别对应于镨离子的3P0-3H4, 3P0-3H5, 1D2-3H4和3P0-3F2的跃迁, 在掺杂量为3%时, 样品特征发射峰最强, CaMoO4∶0.03Pr3+ 和CaMoO4∶0.05Tb3+的最佳煅烧温度分别为800和600 ℃。 随着Pr3+和Tb3+掺入量的增加, CaMoO4∶Pr3+发光材料的特征发射光谱和激发光谱的特征峰强度逐渐减小, 而CaMoO4∶Tb3+材料发光先减小后增大, 存在着浓度猝灭效应。 此外, 在CaMoO4∶0.03Pr3+, yTb3+发光体系中, Tb3+的共掺杂可显著增强镨离子的特征发射峰, 这是由于存在Tb3+→Pr3+的有效的能量传递。

胞红蛋白(Cygb)是近期在脊椎动物中发现的一种球蛋白家族成员, 具有典型珠蛋白的“3+3”式的α-螺旋三明治折叠结构。 利用紫外可见吸收光谱、 荧光光谱、 同步荧光光谱及圆二色(CD)光谱法研究了Cu2+离子与Cygb的相互作用。 结果表明, 当Cu2+离子加入到Cygb溶液中后, Cygb在280 nm处的紫外吸收强度增大, 说明Cu2+与Cygb发生了相互作用; Cu2+使Cygb的内源性荧光发生猝灭, 其猝灭方式为静态猝灭。 同步荧光光谱研究表明, Cu2+可使色氨酸和酪氨酸的微环境发生较小的改变, 与酪氨酸相比Cu2+对Cygb的键合部位更接近于色氨酸。 圆二色光谱研究表明, Cu2+对Cygb的二级结构未引起明显变化。

氟罗沙星(FLRX) 是一种含氟喹诺酮类抗菌素, 有关它对人血清白蛋白(HSA)的影响及作用机理, 特别是对HSA二级结构的影响及内滤光(影响荧光数据的准确性)校正的研究报道较少。 采用多光谱法和分子模拟技术探究了FLRX 与HSA的相互作用。 荧光光谱结果表明, FLRX对HSA的猝灭是由于形成结合常数在105 L·mol-1水平上的1∶1 FLRX-HSA基态复合物引起的静态猝灭作用。 由Van’t Hoff方程确定的FLRX与HSA结合过程中的ΔH=-107.99 kJ·mol-1和ΔS=-240.99 J·mol-1·K-1, 表明FLRX与HSA之间的主要作用力是氢键和范德华力。 同步荧光光谱、 红外光谱和三维荧光光谱结果表明, 静态猝灭过程所产生的中间复合物使HSA的构象发生改变。 通过对HSA与FLRX作用前后红外光谱酰胺Ⅰ带进行傅里叶去卷积和分峰拟合, 获得代表HSA二级结构的不同子峰, 对各子峰进行二级结构归属, 根据各子峰的积分面积计算出各二级结构的相对百分含量。 结果表明: FLRX与HSA结合后, α-螺旋从51.5%减小到33.2%, β-折叠从30.3%减小到20.7%, β-转角从15.6%增加到33.6%。 取代实验显示FLRX与HSA的结合位点在HSA的site Ⅰ(亚域ⅡA)。 分子对接实验结果表明, FLRX可以通过氢键、 疏水作用和范德华力等多种作用力很好的结合在亚域ⅡA的疏水腔中。 实验获得的可信数据将有助于阐明FLRX与HSA的作用机制, 也有助于理解FLRX在储运过程中对蛋白质功能的影响。

高压LED因其自身突出的特点在照明领域有着潜在的应用优势, 但作为一种新型功率LED, 其光电热特性仍需深入研究。 该实验对6和9 V GaN基高压LED芯片进行了相同结构和工艺条件的封装, 对封装样品进行了10～70 ℃的变温度光谱测试, 并进行了从控温平台温度到器件结温的转换。 为保证器件的电流密度相同, 6和9 V样品光谱测试的工作电流分别设定为150和100 mA。 结果显示, 结温升高会导致蓝光峰值波长红移、 波长半高宽增大、 光效下降和显色指数上升等现象。 在相同平台温度和注入功率下, 9 V样品的结温低于6 V样品; 随着温度的升高, 9 V样品波长半高宽的增加量比6 V样品少1.3 nm, 光效下降量少1.13 lm·W-1, 显色指数上升量少0.28。 以上表明, 与低压LED相比, 高压LED有着更低的工作结温和更小的温度影响。 原因在于, 相同环境温度下高压LED具有更好的电流扩展性和更少的发热量。 此特性在高压LED的研究、 发展与应用等方面具有参考价值。 此外, 峰值波长仍与结温有着较好的线性度, 在光谱设备精度较高的情况下可继续作为结温的敏感参数。

鸡血藤和大血藤是药效、 产地不同而外形极相似的两种不同的藤茎类药材, 使用时极易混淆。 利用太赫兹时域光谱技术获得测试样品太赫兹频谱, 并结合光谱匹配算法分辨五种不同产地、 不同批次的鸡血藤和大血藤。 因中药化学成分的复杂性导致其不同成分的特征频谱发生相互的混叠, 使得鸡血藤和大血藤的太赫兹时域数谱均没有出现明显的特征峰。 重复实验测试同一样品同一位置10次, 通过计算得到不同频率下光谱数据的标准差。 数据在0.2～1.3 THz范围内有较好的稳定性。 对光谱数据进行二阶微分处理, 使光谱间的微小差异得以显现。 选取0.2～1.3 THz以及0.2～2范围内的光谱数据进行对比研究, 分别使用相关系数法、 分段编码法、 光谱角法和信息散度法四种光谱匹配算法对实验数据所属类别进行判定。 数据分析结果: 在0.2～1.3 THz范围内, 光谱角算法对鸡血藤与大血藤的太赫兹光谱数据有最好的分类效果, 对两类中药样品总计100组数据的分类正确率达到95%。 为易混中药的鉴定区分提供了一种新的技术与方法。

高质量的CO2反演结果有助于准确认知其源汇信息、 预测未来气候变化趋势及提升全球碳循环的理解。 基于非线性最小二乘光谱拟合技术, 研究地基高分辨率傅里叶变换红外光谱反演环境大气中CO2浓度的反演产品质量优化方法。 借助O2窗口的反演结果, 将CO2柱浓度转化为柱平均干空气摩尔分数（column-averaged dry air mole fraction, XCO2）, 能有效修正系统共有误差; 采用一种经验修正模型, 能有效修正与大气质量因子相关的虚假日变化; 通过建立一定的红外光谱筛选法则, 能有效控制XCO2反演产品质量。 以一天的典型观测结果为例, 对产品质量优化前后的反演结果进行了对比, 优化后反演误差减小了60%, 以正午为中心两边各取一小时计算了XCO2的反演精度, 为0.071%（相当于0.28 ppm）, 符合TCCON(total carbon column observing network)规定的<0.1%精度范围。

从三聚氰胺、 “瘦肉精”、 苏丹红、 塑化剂、 地沟油到如今的“皮革奶”, 动物源性食品安全问题层出不穷, 动物养殖环节中非法添加物的使用、 高风险物质的滥用问题日益突出, 如何实现对未知添加物的筛查与确证面临严峻考验。 红外光谱, 与核磁共振谱、 质谱、 紫外光谱一样, 是进行结构分析的有力工具。 目前, 在畜产品质量安全方面, 应用傅里叶红外光谱（FTIR）对这些添加物进行分析的研究很少。 本文总结了当前FTIR物质结构分析方面的应用, 包括对已知化合物光谱特征、 分子构象、 稳定性、 同系物、 衍生物、 反应产物等的分析, 对大分子物质官能团的推断, 对未知物分子结构式的确证和对复杂生物样品的组分分析或种类辨别, 以期形成对动物养殖环节中非法添加物或高风险物质筛查的新思路, 希望建立针对动物养殖环节中可能出现的有危害性的添加物的红外光谱库、 官能团库, 在此基础上形成未知添加物的综合解析与确认技术规程, 对可能引起重大食品安全事故的添加物进行早期预警, 从而防患于未然。

傣医药是我国传统医药的瑰宝, 同时也是我国“四大民族医药”（藏、 蒙、 维、 傣）之一。 建立灯台树叶片（傣语习称“摆埋丁别”）、 嫩茎的傅里叶红外光谱和HPLC测定鸭脚树叶碱、 熊果酸、 齐墩果酸含量的方法以快速鉴别和区分不同药用部位, 探讨嫩茎对灯台叶整体质量的影响及红外光谱结合高效液相色谱技术在傣药材质量评价中的应用。 采集15批灯台叶和嫩茎红外光谱, 平行三次, 原始光谱经自动基线校正、 自动平滑、 纵坐标归一化、 二阶求导等预处理后进行主成分分析, 分别测定鸭脚树叶碱［乙腈-0.1%氨水（40∶60）, 检测波长287 nm］, 熊果酸和齐墩果酸［甲醇-0.1%甲酸水（88∶12）, 检测波长210 nm］的含量。 灯台叶及嫩茎原始光谱呈现相似的变化规律, 差异较小, 经自动基线校正、 自动平滑、 纵坐标归一化和二阶求导处理后在3 000～2 800和1 800～500 cm-1波段中吸收峰数目和强度差异明显; 由导数光谱数据的主成分得分图可得知叶片和嫩茎各为一类, 且不同批次叶片之间的变异大于嫩茎; 叶片中有效成分平均含量均明显高于嫩茎（鸭脚树叶碱含量为嫩茎中的3.8倍, 熊果酸含量为嫩茎中的5.1倍, 齐墩果酸含量为嫩茎中的4.2倍）; 叶片中鸭脚树叶碱、 熊果酸和齐墩果酸平均含量分别为0.79, 8.47, 7.51 mg·g-1, 嫩茎中三者的平均含量分别为0.21, 1.78, 1.67 mg·g-1, 熊果酸、 齐墩果酸含量均明显高于鸭脚树叶碱含量, 而熊果酸和齐墩果酸含量相对稳定。 灯台叶的整体质量优于嫩茎, 市售掺杂嫩茎的灯台叶不能直接纳入傣药应用, 应先进行一定的净选后再加以利用。 红外光谱技术结合液相色谱能快速对傣药不同药用部位进行定性定量分析, 系统评价药材整体质量, 可用于傣药的质量控制。

为了解薰衣草精油β-环糊精包合物的构成形式和精油随温度变化的缓释过程, 利用傅里叶变换红外变换光谱（FTIR）技术, 对薰衣草精油（LO）、 β-环糊精（β-CD）及薰衣草精油微胶囊（LOM）进行红外光谱对比分析, 同时对不同温度下精油缓释过程中微胶囊红外光谱变化进行了分析, 并结合主成分分析, 进一步探究β-CD包埋LO后物理化学稳定性及LO释放过程。 结果表明, LO包埋后其特征峰有红移现象、 峰形变宽, 这主要受形成分子间氢键、 p-π共轭现象和β-CD空间结构影响; 另外, 设定温度变化范围25～95 ℃, 温度间隔10 ℃, 测定LOM的红外光谱, 以考证β-CD包埋LO的物理化学稳定性及释放情况, 分析实验结果表明, LOM中水合物分子较易失去, LOM中的精油组分物理化学性质稳定, 在95 ℃时逸出量小于6.5%, 释放缓慢; 对变温红外光谱数据进行主成分分析（PCA）, 前二个主成分的累积方差为99.3%, 通过主成分载荷分析, PC1成分可认为是β-CD特征变量, PC2成分为LO特征变量, 主成分结果表明, LOM包埋精油中酯类物质的释放速度要快于醇类物质。 采用红外分析方法简便快捷, 全面了解包埋精油的物理化学稳定性和释放过程, 为薰衣草精油微胶囊释放过程的研究提供新的理论支持。

不同形状的金纳米粒子在表面增强拉曼散射（surface enhanced Raman scattering, SERS）中有不同的增强效果, 多面体金纳米粒子具有多角结构, 显示出比金纳米板更为明显的增强效果, 近年来对其合成和性质的研究备受关注。 该研究探究了十二面体, 二十面体, 三角板, 球形四种形状的金纳米粒子在SERS中不同的增强效果。 分别采用硼氢化钠还原法和以N,N-二甲基甲酰胺(DMF)为还原剂制备金三角纳米片和二十面体金纳米粒子, 又以二十面体金纳米粒子为种子制备出十二面体金纳米粒子, 并分别以以上三种不同形貌的金纳米粒子及球形金溶胶为基底, 4-巯基吡啶, 对巯基苯甲酸为探针分子检测了其在不同激发波长下的增强效果。 透射电子显微镜结果表明金三角纳米板的平均边长为130 nm, 二十面体和十二面体金纳米粒子的粒径分别为100和120 nm。 三者的紫外可见吸收峰分别在589, 598和544 nm处。 表面增强拉曼散射结果表明金多面体比金三角纳米板表现出更好的增强效果。

中药产地及生长环境的改变会对其次生代谢产物、 质量产生整体性影响。 近年来, 三七产地从道地产地文山扩展到周边县市。 为保证三七质量, 中国药典以三种皂苷含量为指标对三七进行质量控制, 指标较为单一, 难以对三七质量进行整体性评价。 通过紫外-可见分光光度法测定三七总黄酮含量, 傅里叶变换红外光谱结合化学计量学建立三七总黄酮含量快速预测模型; 为三七快速及整体性质量控制提供研究基础。 采集云南省12个产地96个三七样品的紫外与红外光谱。 记录样品紫外光谱268 nm处吸光度, 结合芦丁标准品线性方程计算样品中总黄酮含量。 预处理红外光谱数据采用一阶（1D）、 二阶导数（2D）结合Savitsky-Golay平滑（7点、 9点和11点）处理, Kennard-stone算法将96个个体分为2/3训练集与1/3预测集。 训练集数据用于正交信号校正偏最小二乘回归（OSC-PLSR）模型的建立, 1/7交叉验证用于筛选最佳主成分数, 预测集数据对OSC-PLSR模型预测能力进行验证。 结果显示: （1）标准品芦丁在268 nm处吸光度与浓度相关系数r=0.999 7, 线性浓度范围为5.6～72.0 μg·mL-1, 线性关系良好; （2）道地产区文山州3个产地以及曲靖市罗平、 昆明市石林等产地三七总黄酮含量较高, 平均含量高于7 mg·g-1; （3）相同点数Savitsky-Golay平滑之后, 二阶导数模型预测能力优于一阶导数, 不同处理模型预测能力具有较大差别; （4）预测模型中, 2D+SG 7+OSC-PLSR（R2pre=0.976 1, RMSEP=0.325 2）与2D+SG 11+OSC-PLSR（R2pre=0.946 9, RMSEP=0.382 0）模型预测效果较好, RMSEP均小于0.4, 预测值与检测值接近。 傅里叶变换红外光谱结合OSC-PLSR能够对12个产地三七中总黄酮含量进行快速准确的预测, 为三七整体性质量控制提供一种快速、 简便、 有效的检测方法。

山茶油素有“东方橄榄油”美誉, 实现掺假山茶油的鉴别具有重要实用价值, 采用近红外光谱技术对掺有葵花油的山茶油进行检测。 分别以1%, 5%, 10%为梯度制备掺假比例不同的山茶油样品, 并根据掺假比例将其分为A组（0%～5%）和B组（6%～10%）共11个样品, C组（15%～40%）6个和D组（50%～100%）6个样品。 将每个掺假样品充分混匀后再分为9份, 依次采集其1 000～2 500 nm范围的吸收光谱, 共获得207条光谱曲线。 每组样品的光谱数据按2∶1随机分为训练集与验证集。 经去除首尾噪声后, 通过主成分分析法（principal component analysis, PCA）降维, 并利用前四个主成分建立了鉴别山茶油不同掺假等级的主成分-支持向量机判别模型, 训练集与验证集的总体判别准确率分别达96.38%和94.20%; 进一步, 通过对前四个主成分的载荷系数的分析, 并结合原始光谱, 提取建模过程中权重较大的波长并解析其化学含义, 最终确定出五个特征波长: 1 212, 1 705, 1 826, 1 905及2 148 nm, 以此波长重新建立近红外特征光谱山茶油掺假等级判别模型, 对训练集与验证集的总体判别准确率也达到了94.20%和92.75%。 研究结果表明, 利用近红外光谱和特征光谱均能够较好实现山茶油掺假等级的鉴别, 同时所建立的近红外特征光谱模型也为设计相应的掺假山茶油实用便携式检测仪器提供了理论基础。

目前市场上充斥着大量热处理刚玉, 仅通过常规方法并不能科学分辨, 为了准确判断刚玉是否经过热处理, 需要对其谱学特征进行分析。 首先对天然刚玉进行内含物观察, 并测试记录他们的红外光谱、 紫外吸收光谱, 随后选取个别样品进行高温热处理, 再对处理后的刚玉进行光谱测试, 并与天然样品的光谱进行对比分析。 结果表明: 天然红宝石可检测到硬水铝石1 980和2 110 cm-1的红外吸收峰, 而热处理后由于高温破坏了AlO(OH)的结构, 所以在热处理红宝石中此峰无法被检测; 生长于还原条件下的碱性玄武岩型蓝宝石具有3 310 cm-1处的红外吸收峰, 经过1 600 ℃高温处理并恒温18 h的热处理过程后, 此峰消失。 另外, 经过热处理后, 天然红宝石位于555 nm左右的宽且强的吸收峰发生轻微偏移, 且吸收峰更尖锐, 波峰和波谷的吸收强度差增加。 同样, 对比天然和热处理蓝宝石, 后者位于375, 387, 454 nm处形成的吸收峰也更尖锐, 吸收强度差值更大。 上述这些变化可以帮助判断刚玉是否经过热处理。

糖尿病是一种严重威胁人类健康的疾病, 取血检测人体血糖浓度造成病患痛苦甚至感染。 因此人体血糖浓度的无创检测技术在糖尿病的临床诊断、 监测和治疗上具有重要的意义, 也是一个具有挑战性的热点研究课题。 在目前报道的各种测试方法中, 中红外光谱测试技术受到了广泛重视。 利用常规光源的中红外ATR光谱仪进行无创血糖检测时, 由于探测光在人体组织中穿透深度低, 难以到达含有体液的间质层乃至含有血液信息的真皮层, 结果导致测试数据与人体实际血糖浓度的相关性差, 限制了临床应用。 考虑到高强、 高纯的中红外激光在人体组织中具有较深的穿透深度, 且CO2激光器的1 035 cm-1的发射光非常接近葡萄糖在1 029 cm-1处的基频特征吸收峰, 因此本文使用外接CO2激光器作为中红外ATR光谱仪的自定义外接光源, 组装了新型中红外测试系统。 利用此设备, 测试了人手指在1 035 cm-1激光辐照下的吸光度, 同时利用普通光源扫描了人手指的中红外吸收光谱, 记录其在1 492 cm-1的吸光度。 利用常规医学方法测定了人体实际血糖值。 结果显示, 人手指处受1 035 cm-1激光辐照的吸光度与常规光源的红外光谱中1 492 cm-1处吸光度的相对强度与人体血糖浓度同步改变, 两波数处吸光度的比值与人体实际血糖浓度具有一定的正相关性（R=0.812 5）。 测量结果可作为人体血糖值的一个新型指标, 显示了外接CO2激光源的中红外ATR光谱仪在无创探测人体血糖浓度方面的临床诊断潜力。

由工业发展需求, 针对菱镁矿石矿物含量不同以及分布不均匀而难以判定其品级的情况, 提出一种由近红外光谱技术结合ELM的菱镁矿石品级分类模型。 该模型可以实现菱镁矿石品级的快速分类。 近红外光谱利用菱镁矿中不同种类含H基团对近红外光谱有不同吸收的特性, 用来测定菱镁矿石的成分及其含量, 其操作简便、 不破坏样品、 速度快、 准确高效。 以辽宁省营口市大石桥的菱镁矿石30组为研究对象, 采集菱镁矿石的近红外光谱数据样本30×973。 采用主成分分析(PCA)对其进行降维处理, 以主元贡献率大于99.99%而得到10维的特征变量值。 建立了ELM算法定量分析数学模型, 取20组样本为训练样本(包括6组特级, 14组非特), 其余10组作为测试样本(其中4组特级, 6组非特), ELM算法模型的隐含层节点数选取20。 为了进一步提高分类效果, 提出两种ELM算法模型的改进: 采用循环模式对传统ELM的输入权值和阈值进行寻优的精选ELM和在精选ELM基础上进行集成的集成-精选ELM。 并与用人工方法、 化学方法和BP神经网络模型方法对菱镁矿石样品品级分类作对比。 结果表明: 近红外光谱和ELM菱镁矿石品级分类模型不论在时间上还是成本上, 都具有明显的优势, 且其准确率能够达到90%以上, 为菱镁矿石品级分类提供了一条新的途径。

近红外光谱（NIRS）是一种间接分析技术, 其应用需建立相应的校正模型。 为了提高模型的解释能力、 预测准确度和建模效率, 需要对NIRS进行波长选择, 优选最小化冗余信息。 智能优化算法是以生物的行为方式或物质的运动形态为背景, 经过数学抽象建立算法模型, 通过迭代计算来求解组合最优化问题, 其核心策略是以某种目标函数为标准, 基于多元校正建模并以逐步逼近的方法筛选出有效的波长点。 选用蚁群优化（ACO）、 遗传优化（GA）、 粒子群优化（PSO）、 随机青蛙（RF）和模拟退火（SA）5种智能优化算法对烟叶总氮和烟碱近红外光谱数据进行特征波长选择, 结合偏最小二乘（PLS）算法, 构建了多个烟叶总氮和烟碱的校正模型, 结果显示: 所选用两个数据集的总氮最优模型分别为PSO-PLS和GA-PLS模型, 烟碱最优模型分别为GA-PLS和SA-PLS模型, 五种智能优化算法所建模型预测性能并非全部优于全谱PLS模型, 但是通过智能优化算法进行波长选择后建立的PLS模型大大简化, 模型的预测精度、 可解释性和稳定性均有所提高。 同时也对优选波长进行了解释和分析, 烟叶总氮特征波长优选组合为4 587~4 878和6 700~7 200 cm-1; 烟叶烟碱特征波长优选组合为4 500~4 700和5 800~6 000 cm-1, 优选出来的特征波长具有实际物理意义。