蔬菜中西维因农药残留监测用荧光光谱仪的研究

根据西维因农药受到紫外光激发能够发出荧光的特征，利用脉冲氙灯作为激发光源，利用光纤进行传输和探测荧光，并结合电荷耦合器件(CCD)光谱探测技术，设计出了一套能够测量农药含量的荧光光谱仪器。分别利用稳态光谱仪和该仪器实现了对黄瓜中西维因农药残留的快速测定。实验结果表明，在激发波长为319nm和荧光发射波长为647nm情况下，西维因的线性范围为0.0～120μg／L，最低检出限LOD为5×10-7μg/L,线性相关系数r为0.9991(S／N=5)。该仪器可满足荧光检测的需要。     

基于RBF网络的光纤荧光海水叶绿素a含量在线监测系统的研究

介绍了能够实现对海水中叶绿素a含量在线监测的光纤荧光系统。系统将荧光技术、光纤技术和基于RBF(Radial Basis Function Neural Network)神经网络的标定方法相结合，建立了用于海水叶绿素a含量在线监测的最佳RBF网络结构，系统具有结构简单，探头无源及高灵敏度等特点。     

基于小波变换的叶绿素荧光光谱测量系统研究

介绍一种基于小波变换的测量海藻中叶绿素a/b的全光纤荧光光谱在线测量系统.根据小波变换具有将频率按大小分解的特性,本系统将其与荧光法、光纤技术相结合用于含叶绿素a/b的藻类荧光光谱的测量、平滑和重叠荧光峰的解析.该系统具有小型化、结构简单、探头无源、所得光谱变形小、多参数同时测量等特点.实验证明,该测量方法是完全可行的.     

基于荧光技术的啶虫咪农药检测仪的研究

设计了一套基于线阵CCD光电转换原理的荧光检测系统。利用该系统实现了对啶虫咪农药荧光光谱特性的检测。用CCD检测仪取代了常用的光电转换器件——光电倍增管，通过与光栅结合实现了光谱的快速分析。根据噪声和信号在小波变换下表现出的截然不同的性质，提出基于小波变换技术的荧光信号特征提取及消噪方法。结果表明，采用小波去噪能更好地保留荧光光谱峰值处的信息，可以大大提高系统的检测精度。     

基于荧光法的活体海藻识别方法研究

研究海域或水域的海藻类型对海域或水域的污染情况调查、赤潮的预测等具有重要意义。通过对由特征激发波长(420,440,460,470,530,560,590,610nm)激发的荧光光谱取平均值[1~3],按特征激发波长从小到大的顺序,计算了由相邻激发波长激发的荧光光谱平均值的比值,并对特征数据进行了相关分析,得到的绿藻之间的相关系数大于0.95,硅藻之间的相关系数大于0.85。结果表明,由特征激发光激发的荧光光谱均值和按顺序所取的比值可作为识别海藻的特征参数。     

双势垒超晶格结构的同步辐射及X射双晶衍射研究

利用高精度的Ｘ射线双晶衍射和同步辐射散射对可用于半导体红外探测器的双势垒超晶格材料进行了研究，并运用Ｘ射衍射动力学理论进行模拟计算，得到了与实验结果符合得很好的理论曲线。同时发现包络函数节点处的卫星峰对结构参数的变化极为灵敏。     

InGaAs/InAlAs多量子阱结构的量子限制Stark效应研究

通过吸收光电流谱的测量.观察到用国产MBE设备生长的与InP衬底晶格匹配的In-GaAs/InAlAs多量子阱结构的量子限制Stark效应及其与光偏振方向有关的各向异性电吸收特性.报道了可用于波导型调制器制作的MQW样品材料的X射线双晶衍射结果,并用计算机模拟出与实测十分相似的曲线,得到了可靠的量子阱结构参数,证明样品材料具有优良的外延质量.利用等效无限深阱模型进行的理论计算表明,应考虑样品p-i-n结内建电场的影响,才能使算出的吸收边红移与实验值符合. 关键词：     

Effects of Ag on Electrical Properties of Ag/Ni/p-GaN Ohmic Contact

Properties of the Ag/Ni/p-GaN structure at different temperatures are studied by Auger electron spectroscopy, scanning electron microscopy and high resolution x-ray diffraction. The effect of Ag in ohmic contact on the crystalline quality is investigated and the optimized value of annealing temperature is reported. The lowest specific contact resistance of 2.5 × 10^-4 Ωcm^2 is obtained at annealing temperature of 550^o C.     

基于EMD-LWT的低浓度石油类污染物荧光光谱去噪法EI北大核心CSCD

石油类污染物是造成雾霾等空气污染问题的重要原因.去噪处理的有效性是石油类污染物荧光光谱检测中的热点问题.提出一种基于经验模态分解-提升小波变换(EMD-LWT)相结合的低浓度石油类污染物荧光光谱去噪方法.经验模态分解法(EMD)可自适应地滤除微弱荧光信号中的噪声,但去噪过程中第一个本征模态函数(IMF)包含的频率范围过宽,影响了去噪准确性和有效性.引入提升小波变换(LWT)对IMF1实现更精细的分解,有效分离出IMF1的有用信息,改善信噪分离效果.将EMD-LWT联用方法和传统的EMD或LWT去噪法分别运用于煤油荧光光谱检测中,仿真结果表明,与只用EMD或LWT相比,EMD-LWT相结合的光谱去噪法得到的信噪比和均方根误差均显著提高,验证了该方法的有效性和可行性.     

基于三维荧光与GA-RBF神经网络对茶叶中氯菊酯农药残留的检测

采用FS920稳态荧光光谱仪对绿茶和铁观音这两种不同品种茶叶的氯菊酯溶液的荧光光谱特性进行了分析,发现这两种茶叶的荧光峰均位于λ_(ex)/λ_(em)=(390~410)/675 nm,氯菊酯的荧光峰λ_(ex)/λ_(em)=300/330nm。为了准确测定这两种茶叶中氯菊酯农药残留的含量,采用遗传算法优化的径向基函数神经网络对其进行了分析,当训练到74次时,均方差精度达到10~(-3),绿茶、铁观音的氯菊酯溶液预测样本的平均回收率分别为99.35%和98.89%,平均相对标准偏差分别为1.25%和1.21%。与建立的径向基函数神经网络模型进行了对比,结果表明三维荧光分析技术与遗传算法优化的径向基函数神经网络相结合能够较好地检测出茶叶中氯菊酯农药残留的含量,检测灵敏度大大提高,检出限范围广,可达0.004 8~24 mg/kg,远低于欧盟规定的茶叶中氯菊酯最高残留限量0.1 mg/kg,为检测农药残留提供了一种快速简便的新方法。