中红外衰减全反射光谱技术在人体血糖检测方面具有快速、绿色的天然优势。但人体血液中其他组分的存在会影响葡萄糖含量检测的准确度。因此，研究了人体血液中胆固醇、白蛋白以及尿素的存在对红外光谱法血糖检测的干扰程度。以117份含有不同干扰物以及不同质量浓度的葡萄糖仿体溶液为研究对象，对原始光谱进行SG（Savitzky-Golay）平滑处理后构建偏最小二乘回归模型，并构建Clarke Error Grid以及预测值与真实值对比图进行进一步分析。结果表明：全干扰物模型预测集相关系数（R_p）以及预测集均方根误差（RMSEP）分别为0.9785和40.0187，有85.7%的预测结果落在Clarke Error Grid可靠区（A区）；缺失胆固醇模型的R_p以及RMSEP分别为0.9042和175.7292，有40%的预测结果落在A区；缺失白蛋白模型的R_p以及RMSEP分别为0.9616和103.6627，有42.9%的预测结果落在A区；缺失尿素模型的R_p以及RMSEP分别为0.9742和38.6716，所有预测结果都落在A区。由此可以看出，胆固醇的干扰程度最大，白蛋白次之，尿素产生的干扰较小。本研究对提高红外光谱法葡萄糖检测的准确度具有一定帮助以及参考价值。

基于反向传播（BP）神经网络模型结合联合区间等间隔偏最小二乘法（SiPLS），设计了SiPLS-BP模型定量分析复杂背景下血红蛋白含量。以186个不同浓度血红蛋白的血液样本和39个不同浓度的血红蛋白仿体溶液样本的近红外光谱数据为研究对象，优选出最佳的数据集划分方法、最佳划分比例和最佳预处理方法，利用SiPLS优选波段，构建SiPLS、SiPLS-BP、全谱偏最小二乘法（PLS）和全谱BP四种定量分析模型，并进行分析对比。实验结果表明：两种样本的最佳定量分析模型均为SiPLS-BP。即使采用相同的特征波长优选方法，每个模型优选的波段也并不完全相同。对于背景复杂、样本差异性较大的混合溶液和血液，SiPLS-BP模型具有更好的预测效果，能更准确地定量分析血红蛋白浓度。研究结果为复杂背景下的血红蛋白定量分析提供了参考。

碲烯具有宽带吸收、高迁移率和独特的拓扑性质，在红外光学应用领域被寄予厚望。本团队利用化学气相输运方法制备了高结晶性碲烯纳米片；结合精准的端面转移技术，获得了利于光纤集成的可饱和吸收体；基于碲烯的非线性饱和吸收特性，在1.55 μm波段实现了稳定的被动调Q脉冲输出，中心波长约为1558 nm，脉冲宽度约为1.44 μs，重复频率在87~133 kHz范围内可调。本研究结果拓展了新型碲烯纳米材料的应用场景，为可调谐脉冲激光提供了解决方案。