太赫兹(THz)波是指频率从 0.1到 10 THz之间的电磁波。氨基酸分子间的振动模式(扭转, 集体振动和氢键)大都处于 THz波段, 相比红外, 氨基酸在 THz波段体现出很多独特的吸收特征。因此对氨基酸的太赫兹光谱进行研究, 有利于更全面地认识氨基酸的生物特性, 也为进一步研究生物大分子蛋白质提供了借鉴。本文系统分析了太赫兹时域光谱技术在氨基酸领域应用的研究进展, 总结了包括氨基酸的鉴定与识别、太赫兹指纹谱数据库的建立、振动模式指认及理论模型构建、太赫兹光谱与温度相关性以及基于 THz光谱的定量分析等 5个方面的研究内容。依据大量前人的研究成果, 总结了 20种基本氨基酸在 0～6 THz的指纹谱数据库, 针对当前的研究现状, 提出了氨基酸太赫兹光谱研究方面仍存在的问题, 为今后的研究工作提供了重要的指导价值。

将激光诱导击穿光谱(LIBS)技术与主成分分析(PCA)法相结合用于铝合金分类研究, 对Al—Cu系、 Al—Si系、 Al—Mg—Si系、 Al—Zn系四类13种铝合金标准样品进行了分类实验, 实验结果证明LIBS-PCA方法可以实现铝合金的快速分类。 通过使用LIBS技术激发130个铝合金标准样品得到130个光谱样本, 再用主成分分析方法进行降维分析, 计算出贡献率最大的三个主成分并计算各光谱的主成分得分绘制在三维空间中, 发现光谱样本点按照铝合金的种类发生了明显的汇聚现象, 由此确定了三个主成分和铝合金类型区域。 用20个不同类型的铝合金进行实验对所得铝合金类型区域的准确性进行验证, 发现所得20个光谱样本点全部落在其对应的标准样品类型区域内, 在一定程度上证明所得的铝合金标准样品类型区域的正确性, 在此基础上可以进行未知类型铝合金的鉴别。 实验结果表明基于LIBS光谱的PCA方法分类精度达到97.14%以上, 能够有效的完成不同模式的区分, 相比于常用的化学方法, LIBS技术可以原位快速地对待测样品进行检测, 样品预处理简单, 因此将激光诱导击穿光谱(LIBS)技术与主成分分析(PCA)法相结合用于质量检测和在线工业控制等领域, 可以节约大量的时间及成本, 提高检测效率。