采用磁控溅射方法, 在多晶硅薄膜太阳电池表面沉积了不同粒径大小的Au纳米粒子, 利用粒径大小可调控的Au纳米粒子的局域表面等离激元共振增强效应(LSPR), 对入射光中的可见光区域实现“光俘获”; 采用UVvis吸收光谱对LSPR进行了研究, 结果表明, LSPR能够有效拓展Au纳米粒子的光谱响应范围(400~800nm), 并且, 随着Au纳米粒子粒径的增大, LSPR共振吸收峰呈现出明显“红移”; 同时, 通过SERS表征, 证实LSPR能够有效增强Au纳米粒子周围的局域电磁场强度; 最后, 多晶硅太阳电池的JV特性曲线表明, 当Au纳米粒子溅射时间为50s时, 多晶硅太阳电池光电转换效率(η)最高为14.8%, 比未修饰Au纳米粒子的电池η提高了42.3%。

旨在研究20种氨基酸的分子结构与其近红外光谱的相关性, 为氨基酸近红外光谱在动物科学、 食品和医药等方面的推广应用奠定一定的理论基础。 应用岛津傅里叶变换红外光谱仪IRPrestige-21及其近红外附件FlexIRTM Near-Infrared Fiber Optics module, 采集20种氨基酸标准物质在1 000～2 502 nm波长范围内的近红外光谱, 分辨率8 cm-1, 每个样品扫描3次, 每次扫描50遍, 取其平均值为氨基酸标准品的近红外光谱。 根据氨基酸侧链基团的不同, 分别比较脂肪族氨基酸、 芳香族氨基酸和杂环氨基酸中各氨基酸分子结构与其近红外光谱的相关性。 研究表明, 20种氨基酸在1 000～2 502 nm区域有非常明显的近红外光谱吸收且差异显著。 分子量较大的脂肪族氨基酸其近红外光谱受侧链基团的影响较大, 而甘氨酸近红外光谱受羧基和氨基的影响较大; 两种芳香族氨基酸近红外光谱的差异主要来自于苯环, 酪氨酸苯环上的—OH基团降低了苯分子的对称性, 导致更多振动吸收峰的出现; 杂环氨基酸因其侧链上杂环分子基团构成不同, 其近红外光谱在1 600～1 800 nm区域差异较大。 综上, 20种氨基酸主要存在4个特征光谱区: 第1特征光谱区为1 050～1 200 nm主要由C—H基团的二级倍频构成; 第2特征光谱区为1 300～1 500 nm主要由C—H基团的组合频构成; 因侧链基团分子构成不同, 在第3特征光谱区1 600～1 850 nm和第4特征光谱区2 000～2 502 nm表现出差异较大的特征吸收峰。 因此, 可以利用此4个近红外光谱特征区域对氨基酸进行定量和定性分析, 提高氨基酸近红外光谱模型预测的准确性。

和传统的肉品化学成分检测方法相比, 近红外光谱分析是一种能够快速、 简单、 安全和可同时测定多种化学成分的肉品检测方法。 论述了近年来猪、 鸡、 牛、 羊四种动物肉中粗蛋白质、 肌间脂肪、 脂肪酸、 水分、 灰分、 肌红蛋白和胶原蛋白七种化学成分的近红外光谱分析检测研究进展, 并探讨了目前研究中存在的问题及其原因。 从已发表的研究结果可以看出, 近红外光谱分析具有替代耗时成本高的现有肉品化学检测方法的巨大潜力, 特别是用于商业上同步检测多种化学成分。 研究大多采用主成分分析法进行特征光谱筛选, 偏最小二乘和修正偏最小二乘法建立校正模型, 交互验证进行预测结果评价。 目前研究热点集中在肉中脂肪酸含量预测模型和应用近红外高光谱图像和多元回归预测肉中化学成分。 近红外光谱预测结果差异性较大, 这与样品集选择、 光谱预处理和建模方法都有很密切的关系。 样品选择对近红外预测精度具有重要的意义, 非均质肉样影响了近红外化学成分预测精度。 总的来说, 肌间脂肪、 脂肪酸与水分指标预测效果较好, 粗蛋白质和肌红蛋白指标预测效果次之, 灰分和胶原蛋白指标预测结果较差。

将分数傅里叶变换引入到双重非线性相关方法中，通过对参考图像和目标图像分数傅里叶变换谱的双重非线性操作实现非线性分数相关。该方法利用非线性参数以及分数阶控制目标的形状和纹理的权重，从而实现目标相关识别的调控。该非线性分数相关系统由一个光电混合装置实现，数值仿真表明，这种光学图像识别系统的优点在于对目标的形状失真和纹理改变的分辨能力是可调节的，并且可改善相关峰的性能，具有很强的抗噪声能力。