在光学俘获和操控单原子的实验中, 激光的低频强度噪声通常会加热原子, 从而缩短其存储时间并破坏其内态相干性。我们采用了一种基于电光振幅调制器(EOAM)的单级反馈环路来抑制激光低频噪声, 实现了0～1MHz的强度噪声的有效抑制, 100 kHz以下的噪声可降低20 dB, 500 kHz以下的噪声可降低10 dB。噪声抑制的频率范围涵盖了光学偶极阱的典型参量加热频率。将该装置用于单个铯原子实验将单个原子在偶极阱中的存储时间延长两个数量级, 测量的退相干时间也增加了5倍。

本文以中硼硅管制瓶为研究对象，ICPAES为研究手段，通过改变药液浓度、药液pH值、药液储存时间、玻璃瓶规格来探究玻璃瓶内表面Al3+、B3+、Ca2+、K+、Na+、Si4+的迁移规律，并通过SEM观察玻璃瓶内表面受侵蚀情况。结果显示：随储存时间延长，玻璃瓶内表面受侵蚀程度增大，在储存28 d时，K+和Na+的迁移浓度下降，Al3+、B3+、Ca2+、Si4+迁移浓度上升，出现脱片现象；玻璃瓶规格越小，离子的迁移浓度越大，玻璃瓶内表面受侵蚀程度越大；药液浓度越低，离子的迁移浓度越小，玻璃瓶内表面受侵蚀程度越小；酸性和碱性药液都会增大玻璃瓶内表面受侵蚀程度，且碱性药液对玻璃瓶内表面侵蚀更大。

生菜的新鲜程度是影响生菜品质的最重要因素之一, 其主要取决于生菜的储藏时间, 因此, 对不同储藏时间的生菜进行准确鉴别具有重要研究价值。 由于不同储藏时间生菜的近红外光谱数据具有差异性的特点, 因而使用近红外为不同储藏时间的生菜进行鉴别分类是可行的。 通过将联合模糊C均值聚类(allied fuzzy c-means, AFCM)中的欧式距离测度替换为指数距离测度从而提出了一种GG联合模糊聚类(Gath-Geva AFCM, GGAFCM)分析算法。 GGAFCM通过迭代计算得到模糊隶属度值和典型值, 再结合近红外光谱实现了对不同存储时间生菜的高效精准鉴别。 以新鲜的生菜样本作为研究对象, 使用傅里叶近红外光谱仪(Antaris Ⅱ型)每隔12 h对生菜样本采集漫反射光谱数据, 光谱的波数范围介于10 000~4 000 cm-1之间。 首先, 通过主成分分析(principal component analysis, PCA)对采集到的1 557维生菜近红外光谱数据进行数据压缩将其降至22维, 然后通过模糊线性判别分析(fuzzy linear discriminant analysis, FLDA)对降维后的近红外漫反射光谱数据的鉴别信息进行提取。 设定鉴别向量数为2, 即通过FLDA将22维的生菜近红外光谱数据转换为了2维数据。 最后将模糊C均值聚类(fuzzy c-means, FCM)的聚类中心作为GGAFCM和AFCM的初始聚类中心, 通过运行FCM, GGAFCM和AFCM完成对不同储藏时间生菜的鉴别分类, 并对三种模糊聚类算法得到的聚类准确率、 模糊隶属度、 迭代次数进行分析。 实验结果表明: 在初始化条件相同的情况下, 采用的GGAFCM算法与FCM和AFCM算法相比具有更高的鉴别准确率。 在m=2的情况下, GGAFCM的鉴别准确率达到了95.56%, 而AFCM的聚类准确率为91.11%。 GGAFCM迭代4次达到收敛, 而AFCM与FCM均需要8次迭代计算才能达到收敛。 基于近红外光谱技术, 通过GGAFCM结合PCA与FLDA算法可以高效快速且无损的完成对储存时间不同的生菜的准确鉴别分类, 为生菜储存时间的准确、 快速鉴别提供了实验依据和参考方法, 具有一定的实际应用价值。

生菜的储藏时间是影响生菜新鲜程度的重要因素。 为了快速、 无损和有效地鉴别生菜的储藏时间, 以欧式距离的p次方代替模糊K调和均值聚类(FKHM)中欧式距离的平方提出了一种广义模糊K调和均值聚类(GFKHM)算法并将该算法应用于鉴别生菜的储藏时间。 以60个新鲜生菜样本为研究对象, 采用Antaris Ⅱ近红外光谱分析仪每隔12 h检测生菜的近红外漫反射光谱, 共检测三次, 光谱扫描的波数范围为10 000~4 000 cm-1。 首先用主成分分析(PCA)对1 557维的生菜近红外光谱进行降维处理以减少冗余信息, 取前20个主成分, 经过PCA处理后得到20维的数据。 然后用线性判别分析(LDA)提取光谱数据的鉴别信息以提高聚类的准确率, 取鉴别向量数为2, 则LDA将20维的数据转换为2维数据。 最后以模糊C-均值聚类(FCM)的类中心作为FKHM和GFKHM的初始聚类中心, 分别运行FKHM和GFKHM计算模糊隶属度以实现生菜储藏时间的鉴别。 结果表明, GFKHM的鉴别准确率能达到92.5%, FKHM的鉴别准确率为90.0%, GFKHM具有比FKHM更高的鉴别准确率。 GFKHM的聚类中心比FKHM更逼近真实类中心。 GFKHM的收敛速度明显快于FKHM。 采用近红外光谱技术同时结合GFKHM, PCA和LDA为快速和无损地鉴别生菜储藏时间提供了一种新的方法。

本文在87Rb热原子系综中基于电磁感应透明进行了光存储的实验研究。在原子气室温度65 ℃,单光子失谐650 MHz时,测量了双光子共振和失谐0.48 MHz两种情况下,恢复信号随存储时间的变化。结果表明:在双光子共振的情况下,随着存储时间的增加,恢复信号的幅度降低,其形状基本保持不变。而在双光子失谐0.48 MHz时,存储信号随存储时间的增加出现周期性形变,周期为2 μs。该实验为连续变量在热原子系综中的存储提供了实验基础。

从腔内倍频激光速率方程出发，结合调Q及有效储能时间理论，建立了调Q四能级腔内倍频激光器的数值模型。计算得到了激光峰值功率、脉冲宽度和激光平均功率随脉冲重复频率的变化曲线。经与声光调Q 532 nm激光器的实测数据比较，模型计算结果与实测数据在1~100 kHz的重复频率范围内符合较好。比较结果表明这是一个有效的数值模型。

采用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)测试了4个不同年份储藏的小麦样品,获得4个样品的太赫兹时域光谱,根据实验数据计算不同年份储藏小麦在0.2~1.2 THz波段的折射率和吸收系数等光学参数.结果表明,不同年份储藏小麦样品的折射率和吸收系数均存在差异,2011年储存的小麦样品的折射率明显低于其他年份储藏小麦样品,且4个样品的吸收系数都随着频率的增加而增加.该研究为小麦新陈度的检测分析提供了新的实验方法,对进一步进行小麦品质的检测具有指导意义.

激光二极管（LD）抽运固体激光器（SSLs）通过声光（A-O）调Q 方法获得的短脉冲激光在激光测距、激光雷达等领域有着广泛的应用。从调Q 速率方程出发，通过理论分析与合理的模拟，解释了脉冲输出平均功率和脉冲宽度与反转粒子数密度之间的关系。为了获得脉宽相对较窄的脉冲输出，在平-平谐振腔结构中使用LD 单端抽运偏振吸收与发射的Nd:YVO4晶体，在抽运电流为32.6 A，重复频率为33.5 kHz，腔长为62 mm，输出镜透射率为50%的条件下获得了最短脉冲宽度为4.4 ns 的脉冲激光输出。在抽运电流为31.6 A，腔长为77 mm 的条件下，获得脉冲宽度为5.5 ns、峰值功率为26 kW 的1064 nm 脉冲激光输出。并且讨论了腔长、重复频率以及输出耦合镜透射率与脉冲宽度的变化关系。

提出了一种应用可见-近红外高光谱成像技术快速无损检测多宝鱼肉冷藏时间并实现其可视化的新方法。 采集8种不同冷藏时间的共160个鱼肉样本的高光谱图像, 并提取样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱。 取120个建模集样本的光谱数据与其相应的冷藏时间建立偏最小二乘回归(PLSR)模型, 对40个预测集样本的冷藏时间进行预测, 预测决定系数(R2)为0.966 2, 预测均方根误差(RMSEP)为0.679 9 d, 获得了满意的预测精度。 最后, 用所建模型对预测集图像上每个像素点的冷藏时间加以预测, 采用IDL图像编程技术将不同的时间用不同的颜色表示, 最终以伪彩图的形式实现多宝鱼肉冷藏时间的可视化。 结果表明, 高光谱成像技术与化学计量学结合可以准确预测鱼肉的冷藏时间, 与图像处理方法结合可以实现预测时间的可视化, 能形象、 直观地展示出鱼肉的新鲜度状态和分布情况, 为实现水产品加工的自动化奠定了基础。

对利用傅里叶变换近红外漫反射光谱快速检测鸡蛋品质和鸡蛋存储时间的可行性进行了探讨。运用偏最小二乘法(PLS)构建了用于鸡蛋哈夫单位、蛋白pH值、蛋形指标等鸡蛋品质和存储时间的光谱模型, 采用交互验证决定系数R2cv, 交互验证均方根误差(RMSECV)对模型精度进行了评价。结果表明, 模型经优化后哈夫单位、蛋白pH值、蛋形指标和存储时间的光谱模型的R2cv分别为0.86、0.84、0.26和0.92, RMSECV分别为7.52、0.17、0.05和1.37。这些结果表明除蛋形指标外, 模型具有较好的准确性和预测能力, 能够满足鸡蛋品质新鲜度快速无损检测的要求。随着储存时间的变化, 除了蛋形指标无变化外, 其它各项指标与储存时间都存在较高的相关性, 符合新鲜鸡蛋变化趋势。