基于紫外吸收光谱的COD测量方法, 尽管具有快速、 实时、 免试剂、 无污染等优势。 但该方法对于组分多变的水样适应性不强, 构建的单一计算模型不能适用于所有待测水样类型, 导致其在复杂环境下测量准确度较低, 从而限制了其应用领域。 本研究提出一种基于水样类型识别的测量方法。 其过程包括: 动态识别水样类型→自动选择相应的“吸光度(Auv)-COD”算法模型→计算COD。 该方法有效提高了紫外光谱法COD测量的准确度和适用性。 该研究在传统的光谱识别技术的基础上, 针对COD实际测量的特点加以改进。 选取水样吸光度曲线的形貌特征作为水样类型的表征参数, 利用LM-BP神经网络作为识别算法。 并引入了“历史数据队列”、 “历史识别因子”的概念, 在此基础上形成了级联的神经网络结构。 该算法实现了COD测量应用中的高准确度的光谱识别, 进而提高了复杂环境下COD测量的精度。 大量实验测试和结果表明, 与传统的光谱识别技术相比, 该方法在COD测量应用中具有更好的鲁棒性和准确性。 水样类型识别准确率达98%以上。 同时算法结构简单, 计算量小, 适用于资源受限的小型化COD测量仪。 当仪器在复杂多变的水环境中进行测量时, 采用该算法测量得到的COD精度有显著的提高。 该方法的提出为光谱COD测量法在水体组分多变场合的应用及提高其测量精度提供了技术保证, 可望解决传统紫外光谱COD测量法难以适应变化和复杂水环境应用的问题。

为满足环境监测预警体系建设的需求,系统集成嵌入式技术、全光谱检测技术、电子舌检测技术,研制了基于物联网和光电子技术的环境自 动检测系统,实现对pH、电导率、氨氮、浊度、色度、COD的在线检测。经实验验证系统性能良好, pH、电导率、氨氮、浊度和COD的测量精度分别为-0.02, 0.4%, 2.9%, 2.1%, 1.1%; 电导率、浊度和COD的测量检出限分别为0.7 μS/cm, 0.9 NTU, 0.5 mg/L。实际水样比对测试符合要求,可满足水质在线快速监测的需求。

为实现汽油中所含组分含量的快速测定, 对93号、 97号汽油, 芳烃、 烯烃、 苯、 甲醇、 乙醇等几类物质, 以及往汽油中添加几类物质后的410个汽油混合物进行拉曼光谱检测。 将获取的原始拉曼光谱经过有效波段提取、 平滑去噪、 基线扣除、 数据归一化等一系列预处理过程, 最终提取出每个汽油混合样品光谱中所含的33个特征峰信息, 依据现行的国标检测方法, 以气相色谱法测定的汽油中各组分含量值为基础, 结合化学计量学多重回归分析方法, 建立了汽油组分含量测定模型。 经过比较, 使用多输出最小二乘支持向量回归机(MLS-SVR)建立的模型优于偏最小二乘(PLS)模型。 MLS-SVR模型对汽油中芳烃、 烯烃、 苯、 甲醇、 乙醇测定精度均较好, 预测均方根误差(RMSEP)分别为0.27%, 0.30%, 0.16%, 0.17%, 0.12%; 相应的相关系数(r)为0.999 2, 0.998 4, 0.998 5, 0.992 6, 0.996 8。 通过对未知混合汽油样品的测定, 证明了该方法具有较好的推广预测精度, 预测均方根误差不超过0.5%, 能够满足工业中的测量需求。 拉曼光谱结合多输出最小二乘支持向量机为汽油组分测定提供了一种高精确、 快捷、 方便的测定方法。

为实现食用植物油中饱和脂肪酸、 油酸、 亚油酸含量的快速预测, 对一批纯食用油以及不同比例两两混合油共91个样品进行了拉曼光谱检测, 在800～2 000 cm-1范围内, 通过基于寻峰算法的自动确定支点的基线拟合方法, 对获得的光谱数据进行预处理, 提取八个特征峰作为拉曼光谱的特征值。 以这些特征值为输入, 以样品油中实际饱和脂肪酸、 油酸、 亚油酸含量为输出, 运用偏最小二乘回归(PLS)和多输出最小二乘支持向量回归机(MLS-SVR)方法, 分别建立了可以同时预测三种脂肪酸含量的数学模型, 结果表明MLS-SVR方法具有较好的效果。 将MLS-SVR模型的预测结果与气相色谱法结果相比较, 可得到三种脂肪酸的预测均方根误差分别为0.496 7%, 0.840 0%和1.019 9%, 相关系数分别为0.813 3, 0.999 2和0.998 1; 对未知样品三种脂肪酸的预测均方根误差不超过5%。 表明, 拉曼光谱和MLS-SVR相结合的食用油脂肪酸含量预测方法, 具有快速、 简便、 无损、 准确等优点, 为食用油脂肪酸含量分析提供了一种可行的方法。

为实现橄榄油中掺伪油类型的识别和掺伪量预测， 对掺入葵花籽油、 大豆油、 玉米油的橄榄油共117个样品进行拉曼光谱检测， 并用基于多重迭代优化的最小二乘支持向量机模型对掺入油的类型进行识别， 综合识别率为97%。 同时分别采用最小二乘支持向量机、 人工神经网络模型、 偏最小二乘回归建立橄榄油中葵花籽油、 大豆油、 玉米油含量的拉曼光谱定标模型， 结果显示最小二乘支持向量机具有最优的预测效果， 其预测均方根误差(RMSEP)在0.007 4~0.014 2之间。 拉曼光谱结合最小二乘支持向量机可为橄榄油掺伪检测提供一种精确、 快速、 简便、 无损的方法。

为了模拟不同光轴取向、光束发散角、晶体厚度或入射波长等参数下的单轴晶体锥光干涉，在 ASAP中定义起偏器、晶体、检偏器和接收屏的几何形状和光学特性，产生一组锥状高斯光束并设置其相干性和波动性，进行光线追迹、计算并显示接收屏上的干涉场能量分布。所得模拟结果表明，光轴与晶体表面垂直时，干涉条纹是 1组以光轴为圆心且被十字分割的内疏外密、明暗相间的同心圆环；平行时，是 2组分别以光轴的平行和垂直方向为对称轴的、内疏外密、明暗相间的双曲线；既不垂直也不平行时，条纹特征因光轴取向而异；当增大发散角、晶体厚度或减小波长时，干涉条纹都向内移动且条纹数增多，反之亦然；起、检偏器正交时的干涉条纹都和它们平行时的条纹互补。

结合表面等离波子共振(SPR)技术与免疫检测技术，研究和建立了一种响应速度快、免标记、低成本的地表水微囊藻毒素（MC-LR）检测方法。基于SpreetaTM传感器构建了小型SPR免疫检测系统，采用共价偶联方法在传感器金膜表面修饰MC-LR-BSA抗原为生物敏感膜；开展了MC-LR的SPR免疫检测方法实验研究，结果表明该方法的相对标准偏差为1.0%(n=6)，定量范围为2~32 ng/mL，检测限为0.63 ng/mL，半抑制浓度CI50为10.7 ng/mL，空白加标回收率和样品加标回收率在90%~113%之间。实样检测实验中，管道末梢饮用自来水水样未能检测出MC-LR，而某湖水水样中MC-LR的质量浓度为2.46 ng/mL。实验研究与结果表明，MC-LR的SPR免疫检测方法可以满足世界卫生组织(WHO)对于饮用水中MC-LR最低含量检测的需求。

针对目前严峻的能源短缺问题,为有效节约室内照明消耗的电能,提出一种结合太阳能和LED技术的照明系统。当环境光能较强时,太阳能电池既向照明系统供电同时为内部储能蓄电池充电;当环境光照较弱时,由蓄电池为照明系统供电;系统兼具USB接口,通过该接口也能对系统内电池充电,以应对长时间光照差的气候。系统具有的自动调光功能,能保持室内工作面光照度稳定,为长久伏案的工作者提供最佳的照明环境。系统具有的自动调光功能和太阳能充电功能,从两个方面降低了电能的消耗。

介绍了一种偏振控制光强调制型点阵表面等离子体共振（SPR）传感器，分析了入射角度、金膜厚度、起偏器设置、光源波长及数据处理方式对传感器灵敏度和线性范围的影响，并对632.8 nm与740 nm两种光源传感器系统进行了实验测试与分析。结果表明，偏振控制光强调制型点阵SPR传感器可将光经过表面等离子体共振所产生的偏振态变化转化为光强变化来测量，选取适合的光源波长和入射角度，采用简单的光学结构与机械结构，就能使其获得较高的灵敏度，且测量范围控制方便，制作成本较低。偏振控制光强调制型点阵SPR传感器可广泛应用于生物分子相互作用分析和环境监测、食品安全、药物分析、生物医疗等领域的高通量检测。

光腔衰荡光谱(CRDS)技术是近几年迅速发展起来的一种吸收光谱检测技术.在介绍光腔衰荡光谱检测原理的基础上,详细推导了CRDS技术用于反射率测量和痕量气体浓度检测的理论公式.分析了CRDS技术由于实际吸收光程长,检测精度不受光源强度及其变化的影响,因此具有检出限低,测量精度高,可靠性好等特性.综述了CRDS技术在微量污染气体监测中的应用及其发展趋势.最后提出了应用光腔表荡光谱检测污染气体中不同有害成分浓度的一种新思路.