基于B样条的TERS形貌成像背景扣除方法

在针尖增强拉曼光谱(TERS)形貌成像过程中，由于针尖与扫描台无法绝对平行、样品电子密度骤变处针尖快速升降以及扫描控制系统响应时间特性差等综合原因的影响，往往使形貌图中带有倾斜或边界面卷曲的成像背景。成像背景对样品形貌的识别和分析带来十分不利的影响，而背景扣除就是解决该问题的重要手段，也是形貌成像预处理的重要组成部分。背景扣除的原理一般是通过拟合背景的方法来扣除成像中的背景。传统的背景扣除方法是利用多项式拟合的方法对成像进行逐行的基线校正，但是该方法在处理形貌成像时常常会由于过拟合而造成样品形貌的失真，同时容易在图片上留下明显的线条纹理。针对传统方法的缺点，本文提出采用B样条曲面拟合方法，直接对样品形貌图进行曲面背景拟合，发挥B样条低阶光滑的优点，能够有效克服传统方法的缺陷。在实验中，同时利用传统方法和该方法对金单晶和合成金片的形貌图进行背景扣除，实验结果表明，两种方法都能够扣除样品形貌图中的成像背景，但与传统方法相比，所提出的方法不会造成样品形貌的失真，且不会留下线条纹理，获得了更加良好的背景扣除效果，为进一步分析样品形貌特征提供了更准确可靠的信息，是一种更加有效的TERS形貌成像背景扣除算法。     

具有非均匀渐变界面DBR的光学特性分析

应用特征矩阵法研究了非均匀渐变界面Al_0.9Ga_0.1As/Al_yGa_1-yAs/GaAs/Al_xGa_1-xAs DBR的光学特性.建立了非均匀渐变界面Al_yGa_1-yAs的折射率模型，并得到了渐变界面特征矩阵的解析解，通过特征矩阵法分别计算了突变GaAs/Al_0.9Ga_0.1As DBR和渐变DBR的反射谱和反射相移，分析了非均匀渐变层对DBR光学特性的影响，对渐变DBR，需要在DBR前面再增加一定厚度的非均匀渐变相位匹配层才能使整个DBR满足中心波长相位匹配条件，并通过光学厚度近似方法求出相位匹配层厚度. 关键词： DBR 反射谱 反射相移 特征矩阵法     

微波消解-石墨炉原子吸收光谱法测定菜籽及饼粕中铅和镉

目前菜籽及饼粕的综合利用越来越受到人们的重视,同时重金属的污染问题也日益引起人们广泛的关注,因此测定菜籽及饼粕中铅和镉的含量具有十分重要的意义。文章研究了微波消解溶剂、微波时间和压力对样品消解效果的影响,优化了石墨炉原子吸收光谱法测定条件,建立了一种快速检测菜籽及饼粕中铅、镉含量的有效方法。研究表明,铅、镉的检出限分别为2.172 μg·L-1(54.30 ng·g-1)、0.243 μg·L-1(6.075 ng·g-1),其线性范围分别为0～100 μg·L-1,0～8 μg·L-1;样品测定回收率在80.8%～110.7%之间,RSD小于5.3%。该法具有检出限低、灵敏度高、快速、准确的特点,用于实际样品测定的结果令人满意。     

体积全息图中光子禁带结构性质的分析

利用光子晶体的概念和方法，从理论上分析了一维全息图在再现光以不同角度入射情况下禁带结构的性质。分析表明，当再现光非正入射时，体积全息图的禁带结构是倾斜的，正入射时的非倾斜结构是倾斜结构的一个特例。     

4,7-(氯磺酸基苯基)-1,10-菲啰啉-2,9-二羧酸-铕标记甲胎蛋白抗体

在合成BCPDA基础上 ,对甲胎蛋白抗体与BCPDA连接及与铕离子螯合条件进行了研究。BCPDA与甲胎蛋白抗体反应后 ,分离纯化最佳淋洗液为pH 9.1的 0 .1mol/L碳酸盐缓冲溶液 ,BCPDA用量为甲胎蛋白抗体量 (mol)的 12 0～ 16 0倍 ;反应时间为 30min。讨论了Eu3 + BCPDA AFP抗体螯合物的荧光光谱 ,最佳温育时间为6 0min ,体系pH值为 7.8的Tris HCl溶液。当Eu3 + 浓度为 10 -6mol/L时 ,BCPDA的检出限为 4 .3× 10 -11mol/L。     

基于Kirsch算子图像分割的FPGA设计与实现

医学影像是医疗诊断的重要手段。在一些疾病的早期诊断过程中，组织的边缘信息代表重要的特征数据，对疾病的确诊起着至关重要的作用。因此对医学影像进行准确清晰的图像分割对医疗诊断的准确性具有重要的促进作用。本文采用Kirsch算子对医学影像进行图像分割获得组织边缘。为了提高运算速度和分割效率，采用具有并行运算能力的FPGA器件进行设计实现。最后在QuartusⅡ平台上进行了仿真验证，得到了精确的图像边缘。     

基于特征提取的低信噪比拉曼光谱去噪方法研究

为了提高拉曼光谱检测系统的时间分辨率,常常需要采用较短的采样积分时间,此时带有分子结构振动谱的有用拉曼信号可能完全淹没在噪声中,严重影响信号的进一步分析,因此有必要对测量所得的光谱信号进行噪声消除处理。传统的消噪方法是基于信号与噪声在频域或统计特性之间的差异,通过平滑滤波或取平均值的方法来消除噪声,一般适用于噪声强度不高的情况,对于信噪比较低的情况处理效果并不理想。针对传统去噪方法的不足,从信号重构的角度,利用基于小波变换的谱峰识别、半峰宽检测提取光谱特征参数,再利用最小二乘拟合的方法,能够有效地提取淹没于强噪声背景下的有用拉曼信号。在仿真中,运用该算法得到的光谱曲线光滑,峰位置准确,信噪比改善明显。在实验中,分别利用该方法处理头孢呋辛酯片和罗红霉素拉曼光谱数据,得到了清晰的谱峰位置、幅值及半峰宽信息,实现了对短积分时间、强噪声背景的拉曼信号的有效还原,提高了检测系统的时间分辨率。仿真和实验结果表明,该方法需要调整参数少,易于实现,在信噪比比较低的情况下依然能够得到良好的去噪效果,为进一步分析光谱数据提供准确可靠的信息。