以治疗血栓的新型药物拜瑞妥为例，利用远红外光谱，实现了药物快速准确的定量分析。首先，基于密度泛函理论进行理论仿真，分析了拜瑞妥基团结构的振动模式，预测其在0~100 cm^-1波数范围内存在多种共振吸收。接着，利用远红外光谱仪对拜瑞妥进行检测，获得了与理论仿真结果高度一致的实验谱图，明确了拜瑞妥在远红外频段的特征吸收峰。最后，对不同质量拜瑞妥样品进行了测试，研究了拜瑞妥的特征吸收峰强度与其质量之间的线性关系，以多个特征峰为指标进行联合分析，实现了拜瑞妥药物含量的快速定量分析。研究结果有助于推动相关抗血栓药物的快速检测手段的发展。

混源油比例定量分析对于判识不同成藏期的油源贡献度具有重要意义, 为建立一种快捷确定混源油贡献度的方法, 采用显微荧光光谱技术对同源混合原油贡献度进行了定量表征。 以东营凹陷王家岗地区为例, 通过γ蜡烷/C30霍烷、 Ts/(Tm+Ts)、 Ts/Tm及C2920S/(20S+20R)等生物标志化合物参数对沙四段原油进行了的原油组群划分与油源对比, 对原油类型和成熟度进行了限定。 选择具有代表性的X1和X2井作为沙四型成熟原油和低熟原油的两个端元组分进行人工配比实验, 在验证端元组分可靠性的基础上, 对端元油按照质量分数进行了配比, 分别为0∶10, 2∶8, 4∶6, 6∶4, 8∶2, 10∶0。 对配比进行了原油族组分和显微荧光光谱分析, 分析了混合原油成熟度、 端元油贡献度和荧光光谱参数之间的关系。 结果表明: 配比混源油继承了端元油“三峰型”的荧光光谱谱形特征, 混源油荧光颜色明显不同, 通过荧光颜色定量系数(CIE-X, CIE-Y)分析可知, 在CIE色度图上表现为近线性渐变的荧光特征; 随着沙四型成熟油混入量的增加, 混源油中芳香烃含量逐渐减少, 荧光强度也逐渐降低, 荧光颜色发生了明显的蓝移; 原油混合使荧光光谱参数发生了变化, 荧光光谱参数(QF-535、 荧光强度-567 nm、 红绿商、 黄绿商)与混合比例呈现良好的线性关系, 能够较好的反映原油成熟度; 随着混源油成熟度增高, 高分子量烃类组分含量降低, 荧光光谱参数逐渐降低。 通过配比实验建立的数学关系能够定量判别原油混合比例, 实验证实可以利用荧光光谱参数定量表征混源油中端元组分的贡献度。

利用光镊拉曼光谱(LTRS)技术研究了不同环境因素对葡萄球菌黄素合成的影响。分别在温度范围为22~37 ℃、pH范围为4.5~8.5、葡萄糖质量浓度范围为0~10.0 g/L以及黄酮质量浓度为0~175 mg/L的条件下培养金黄色葡萄球菌, 利用拉曼光谱1523 cm-1特征峰强度表征细菌细胞内葡萄球菌黄素的相对含量。结果表明：在22~37 ℃范围内, 温度对葡萄球菌黄素合成的影响不大; 中性pH最有利于葡萄球菌黄素的合成; 葡萄糖在一定质量浓度范围内(0.2~5.0 g/L)可剂量依赖性地促进葡萄球菌黄素的合成, 黄酮也会剂量依赖性地抑制葡萄球菌黄素的合成。LTRS技术可作为快速可靠的葡萄球菌黄素定量检测方法以及葡萄球菌黄素合成抑制剂的有效筛选和评价手段。

利用共聚焦拉曼光谱技术对茶叶中非法添加的重金属染料——美术绿进行检测研究。 首先通过特定的浓缩方法, 获取了五个浓度水平美术绿茶汤样本的拉曼光谱。 通过比对标准品拉曼光谱, 对混有美术绿的样本光谱进行了定性分析。 并找到了能够用于定性鉴别茶叶中美术绿的4个主要拉曼特征波数, 分别为1 341, 1 451, 1 527和1 593 cm-1。 对原始拉曼光谱进行预处理后, 融合反向间隔偏最小二乘（biPLS)、 竞争性自适应重加权算法（CARS)和连续投影算法（SPA)对拉曼光谱中美术绿的特征波段进行深入挖掘, 最终优选出了14个特征波数。 基于这14个特征波数分别建立了偏最小二乘（PLS)回归模型和最小二乘支持向量机（LS-SVM)模型, 结果表明, 两类模型均具有好的稳健性和很高的预测能力, 模型的建模集、 验证集和预测集的决定系数（R2)均超过了09, 证明了所提取出来的特征波数的有效性。 与偏最小二乘回归模型相比, 基于LS-SVM的非线性定量检测模型的效果更佳, 预测集决定系数（R2)达到0964, 均方根误差（RMSE)为0535。 以上研究结果表明, 共聚焦拉曼技术结合特定的样品处理方法及化学计量学方法, 可以实现茶叶中非法添加美术绿的定量检测。 该研究为茶叶中非法添加美术绿这一食品安全问题的有效监管提供了帮助。

针对脉冲红外热成像检测缺陷构件时, 红外图像噪声较大、边缘信息模糊等特点, 提出了一种基于模糊C均值聚类和Canny算子相结合的边缘检测新方法。该方法首先对输入的红外图像进行整体灰度变换, 采用模糊C均值聚类对图像进行区域分割、提取和二值化; 再将各个区域进行叠加, 使红外图像的边缘变得连续; 最后, 采用Canny算子对处理后的图像进行边缘检测, 实现缺陷的识别。在图像边缘检测基础上, 分析了图像定位缺陷位置与实际缺陷位置之间的相对误差, 并运用物像关系, 实现缺陷几何尺寸的定量检测。结果表明: 该方法对缺陷边缘识别完整清晰, 具有较高的定位精度和抗噪能力, 有利于缺陷的识别与定量检测。

应用激光拉曼光谱技术结合化学计量学方法实现了三组分食用调和油中菜籽油、花生油和芝麻油的快速定量检测。分别采用标准正态变量变换(SNV)+去趋势(de-trending)算法和正交信号校正(OSC)算法对600～3 000 cm-1波段的原始拉曼光谱进行预处理。建立了基于非线性支持向量机(SVM)和线性偏最小二乘(PLS)回归算法的定量分析模型,并采用19个预测集通过外部交叉验证法对模型进行验证。实验结果显示: 对含有菜籽油、花生油和芝麻油的三组分食用调和油,以OSC预处理后建立的线性PLS模型预测效果最好,其验证集决定系数R2p分别为0.990 4,0.965 8,0.977 1,均方根误差(RMSEP)分别为0.018 8,0.037 9,0.026 2。研究结果表明,利用激光拉曼光谱结合化学计量学方法快速定量检测三组分食用调和油中菜籽油、花生油和芝麻油的含量具有可行性,并获得了较高的预测精度。

利用近红外光谱技术结合定性偏最小二乘法(DPLS)和定量偏最小二乘法(QPLS)分别实现了小麦条锈病菌和叶锈病菌的定性识别和定量测定。 获取两种锈菌单一夏孢子样品各50个以及条锈病菌纯度为25%～100%的混合样品120个。 采集样品光谱后, 将两类样品均按2∶1的比例分为建模集和检验集, 在4 000～10 000 cm-1内采用内部交叉验证法建模。 散射校正预处理方法下、 主成分数为3时, 定性识别模型的建模集和检验集识别准确率均为10000%。 “极差归一+散射校正”预处理方法下、 主成分数为6时, 定量测定模型建模集的决定系数(R2)、 校正标准差(SEC)、 平均相对误差(AARD)分别为9936%, 231%, 894%, 检验集的R2、 预测标准差(SEP)、 AARD分别为9937%, 229%, 540%。 结果表明, 利用该方法对这两种锈菌定性和定量分析是可行的。 本研究为植物病原菌的定性识别和定量分析提供了一种基于近红外光谱技术的新方法。

为了对湖水中的铜元素含量进行定性分析及定量检测，实验采用了激光诱导击穿光谱（LIBS）技术，进行了理论分析和实验验证。以120 mJ激光能量值，1.28 μs延时时间和1 Hz重复频率，测定了Cu元素浓度在2~75 mg/L区域内变化时324.75 nm谱线的强度值。对Cu元素的特征谱线进行了定性分析；建立了Cu元素浓度与谱线强度的定标曲线，该定标曲线线性拟合相关度R2=0.99；通过检测限公式得到铜元素的检测限为7.37 mg/L。采用该定标曲线对湖水中的Cu元素含量进行了定量检测，得到湖水中Cu元素浓度为10 mg/L。实验表明，采用LIBS方法可对水溶液中重金属元素铜进行快速检测。

在对激光诱导击穿光谱数据分析的基础上提出了一种可以用于元素定量分析的方法。 该方法利用傅里叶分析的方法研究了光谱数据中的不同部分(白噪声、 热辐射噪声和原子发射光谱)， 通过带通滤波实现发射光谱与大部分噪声的分离， 得到仅含少量白噪声的发射光谱； 通过计算待量化元素谱线与其对应单位强度特征谱线的相似度引入卷积强度来衡量待测谱线的强度。 选取Cu 324.75 nm作为分析线， Ti 337.28 nm谱线作为参考线， 采用上述方法对含微量Cu元素土壤样品进行了测量。 实验结果显示: Cu元素含量和其卷积强度的线性系数达到0.997 9， 计算得到土壤中Cu元素的检测限为44 mg·kg-1， 达到国家土壤环境质量标准规定的二级土壤中Cu含量要求， 测量相对误差在10%以内， 表明该方法能够满足土壤微量重金属检测简便、 快速的要求。