太赫兹光谱与成像在生物医学领域中的应用

太赫兹科学技术的良好发展势头已经在医药领域逐渐得到了重视与应用。与红外辐射、核磁共振、X射线、超声波等传统医疗诊断技术相比较,太赫兹电磁波技术具有低能量、高空间分辨率和宽带光谱分析能力等独特优势,从而为人体成像以及太赫兹波与人体组织相互作用研究提供了一种可靠的技术方法;由于太赫兹波的穿透性强,且指纹峰的专属性较高,能够在药物的检测与鉴别等方面发挥重要作用。基于太赫兹波段的以上优异特点,文章在介绍太赫兹光谱与成像技术在生物医学领域中的应用时,重点分析了太赫兹电磁波技术对人体皮肤组织的研究,人体的基因表述,对生物体细胞影响的研究,对癌症和骨头等组织的研究,以及对药物的研究等方面的现状和发展。基于上述的研究进展,文章介绍了太赫兹科学技术在未来的医学领域中面临的挑战,并展望了发展前景。     

单发太赫兹时域光谱技术

太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)广泛应用于材料、生物医学、化学、药学、安检等诸多领域。传统扫描式THz-TDS技术需要通过改变探测光延时逐点扫描并重构时域信号,仅适合于具有较高重复频率且稳定的太赫兹辐射源情形下的样品探测。在低重复频率或涨落较大的太赫兹辐射源情形下和不可逆过程中样品的探测,扫描式THz-TDS不再适用,需要使用单发THz-TDS技术,单发THz-TDS技术原则上仅需要一个激光脉冲就可以获取一个完整的太赫兹时域脉冲波形。介绍几种主要的单发THz-TDS探测技术,这些技术都利用了电光晶体的泡克尔斯效应,通过测量探测光的某个物理量的变化来提取太赫兹信号。根据探测方法不同可分为光谱编码、空间编码和互相关等技术。在光谱编码技术中,探测光不同频率成分在时间上发生分离,不同时间成分分别被太赫兹脉冲不同时刻电场调制,通过测量探测光各个频率被太赫兹脉冲调制前后的光谱的变化提取太赫兹脉冲波形。该方法光路简单,测量结果直观,有较高的信噪比,但其时间分辨率较低,且被测太赫兹信号容易产生失真。为提高被测信号的时间分辨率,有人提出了空间编码技术,即不同位置探测光分别被太赫兹脉冲不同时刻电场调制,通过测量探测光各个位置太赫兹脉冲调制前后的光强变化提取太赫兹脉冲波形。根据不同空间展开方法可分为一维空间编码技术和二维空间编码技术。空间编码技术中虽然有较高的时间分辨率,但由于探测光在空间展开能量分散使得其信噪比相对较低。此外,还有一种较高时间分辨率的技术即互相关技术,可分为共线互相关和非共线互相关技术。在非共线互相关技术中,被太赫兹脉冲调制的激光啁啾脉冲与短脉冲互相关作用产生二次谐波,通过太赫兹脉冲调制前后二次谐波空间分布变化来提取太赫兹信号;在共线互相关技术中被太赫兹脉冲调制的啁啾脉冲与短脉冲共线入射到光谱仪,通过干涉条纹提取太赫兹信号,该技术提高了时间分辨率和信噪比,但光路布置复杂,不能进行实时监测。回顾了这几种单发THz-TDS探测技术的发展历程,综述探测技术的原理、实验方案和测量结果,并讨论了这些探测技术的优势和不足。     

超宽带太赫兹时域光谱探测技术研究进展

太赫兹时域光谱(THz time-domain spectroscopy, THz-TDS)技术是一种非常有效的相干探测技术,具有信噪比高,探测带宽,可在室温下工作,可进行时间分辨测量等特点,广泛应用于材料、化学、生物、安检等领域。较早时期的THz-TDS系统受限于太赫兹辐射源的带宽和光谱探测手段,测量范围有限(<5 THz),较高频段的光谱信息无法得到。为了进一步扩大太赫兹时域光谱探测技术的应用范围,迫切需要发展超宽带(≥10 THz)的太赫兹时域光谱探测技术。本文回顾了太赫兹时域光谱探测技术的发展进程,综述了实现超宽带太赫兹时域光谱探测的主要技术方法,展示了不同测量方法的典型实验方案,同时总结了不同探测方法的优缺点,并追踪了主要研究小组的前沿成果以及最新的应用进展。     

一氧化碳的太赫兹时域光谱研究

以飞秒激光为基础的太赫兹时域光谱技术是一种新型的相干远红外光谱测量技术。文章首次利用太赫兹时域光谱技术测量了一氧化碳气体在0.2～2.5太赫兹频谱范围内的吸收光谱。实验结果表明,一氧化碳在此波段有明显的特征吸收峰,峰值位置与理论计算得到的结果有很好的一致性。随着压强的减小,吸收峰变尖锐。研究一氧化碳的太赫兹吸收光谱特性,对于快速、准确检测环境中有害气体以及排除安全隐患具有重要意义。     

和田玉的太赫兹光谱研究

用太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术研究材料的光学性质是太赫兹应用领域的一个研究热点,国内已经在毒品,爆炸物的无损检测,有机物大分子的识别方面取得了大量成果。文章结合THz-TDS技术的特点及其在物质成分识别方面的应用,测得三种和田玉(羊脂白玉,青花玉,青玉)在0.2~2.6 THz的吸收系数和折射率曲线,不同种类的和田玉吸收系数差别很大,折射率在0.2~2.6 THz波段为2.4~2.7。实验结果初步说明,通过太赫兹波段的吸收谱和折射率的特征差异与种类之间的关系判断和田玉的种类是可行的,为无损和田玉种类鉴别提供一种新型的方法。     

苏氨酸的太赫兹及拉曼光谱研究

采用太赫兹时域光谱和拉曼光谱法对L-苏氨酸多晶粉末进行测试研究,获得了样品在0.2—2.8 THz（6.7—93.2 cm^-1）波段的特征吸收和10—4000 cm^－1波段的拉曼散射谱;分别在6.7—93.2 cm^－1和400—4000 cm^－1两个波段进行了吸收光谱与拉曼散射光谱的对比,根据晶胞分子所属的空间群,对隶属于分子的极性和非极性振动模式（A, B₁, 关键词： 太赫兹光谱 拉曼散射 氨基酸     

超快太赫兹时域光谱系统

超快太赫兹时域光谱系统是基于高速异步光学采样原理进行工作的,该系统使用2个重复频率可在1 GHz附近变化的飞秒振荡器,并使用高带宽反馈电路控制其重复频率。2个飞秒振荡器的重复频率存在Δf的失谐,一个飞秒振荡器的重复频率是1 GHz+Δf Hz,为泵浦脉冲;另一个飞秒振荡器的重复频率是1 GHz,为探测脉冲,由此提供泵浦脉冲和探针脉冲的时间差,时间延迟呈周期性变化,其扫描周期可以由1/Δf给出。此系统摒弃了传统THz-TDS系统所必需的机械延迟线,采用双光子探测器来产生触发信号。当设定Δf=1 kHz时,1 ms就可以探测出1个THz谱, 用时10.3 s即可得到动态范围为21 dB、频谱分辨率为5 GHz的太赫兹信号。该系统具有检测速度快和频谱分辨率高的优点,在需要快速测量的应用环境中有着传统太赫兹时域光谱系统不可比拟的优势。     

基于连续波太赫兹频域光谱系统的样品折射率测定方法

经过二十年的发展,太赫兹光谱技术已经在生物医疗、工业质检、国防安全、新材料研发等多个领域证明了其强大的应用潜力,然而传统太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)对飞秒激光器的依赖,严重限制了太赫兹技术在实际工业领域中的应用,近年来,以商业成熟的中红外激光混频作为产生与探测机制的太赫兹频域光谱技术(THz-FDS),凭借其高集成度、低成本以及高分辨率等适用于实际应用的特点得到了广泛的研究关注。但是,作为新型光谱技术,THz-FDS的数据处理算法与传统THz-TDS相比仍处于起步阶段,此前所开展的物质表征研究大多局限于信号幅值的利用,而其相干探测机制所蕴含的太赫兹波相位信息并未得到充分挖掘,与相位信息紧密相关的样品折射率、介电常数、极化率等关键参数因此无法准确获取。从THz-FDS的相干探测原理出发,结合实测数据,详细阐述了太赫兹波相位信息与THz-FDS原始光电流数据周期振荡之间的联系,建立了由原始光电流数据振荡周期求取样品折射率的理论模型。在此基础上,指出了传统零频基点求取折射率方法在低频段表现欠佳的原因,提出了所改进的双基点折射率求取算法。为了验证所提出的折射率测定方法的可靠性,选取了在...     

食用香料的太赫兹时域光谱

食用香料是人们在烹饪过程中必不可少的调味品,对食用香料的鉴别和食用安全性检测也尤为重要.本文利用太赫兹时域光谱技术对食用香料进行测试,得到了黑胡椒、白胡椒、花椒、大料、姜粉、甘草、香叶以及五香粉、十三香等香料在太赫波段的吸收谱和折射率谱.结果表明,不同种类的香料都有其独特的特征吸收光谱,样品的吸收谱在0.2～1.25THz频段内以不同的斜率单调递增,在1.25～2.0THz频段呈现出不同的吸收峰.样品的折射率值在1.3～1.8之间变化,并且,样品的折射率在其吸收峰所对应的频率处出现了反常色散.通过对吸收系数的斜率、峰值位置以及折射率进行定标分析,太赫兹时域光谱技术可以用于不同种香料的定性检测.实验数据为食用香料的鉴别提供了依据,可以用于建立食用香料的太赫兹波谱数据库.     

基于支持向量机的中药太赫兹光谱鉴别

文章将支持向量机用于中药材太赫兹光谱识别.利用太赫兹光谱系统测得三组相似中药炙甘草和生甘草、南柴胡和北柴胡、山豆根和北豆根的太赫兹光谱,傅罩叶变换后得到它们的吸收系数作为分类鉴别的特征数据.用线内积函数、多项式内积函数和径向基内积函数分别构建三种小同的支持向量机,并建立误差反传神经网络(BP神经网络),分别用支持向量机和BP神经网络对中药的特征数据进行鉴别.识别结果比较表明,支持向量机在小样本情况下对中药两分类识别的效果明显超过BP神经网络.     

A Terahertz Spectral Database Based on Browser/Server TechniqueSCIEI北大核心CSCD

With the solution of key scientific and technical problems and development of instrumentation, the application of terahertz technology in various fields has been paid more and more attention. Owing to the unique characteristic advantages, terahertz technology has been showing a broad future in the fields of fast, non-damaging detections, as well as many other fields. Terahertz technology combined with other complementary methods can be used to cope with many difficult practical problems which could not be solved before. One of the critical points for further development of practical terahertz detection methods depends on a good and reliable terahertz spectral database. We developed a BS (browser/server) -based terahertz spectral database recently. We designed the main structure and main functions to fulfill practical requirements. The terahertz spectral database now includes more than 240 items, and the spectral information was collected based on three sources: (1) collection and citation from some other abroad terahertz spectral databases; (2) collected from published literatures; and (3) spectral data measured in our laboratory. The present paper introduced the basic structure and fundament functions of the terahertz spectral database developed in our laboratory. One of the key functions of this THz database is calculation of optical parameters. Some optical parameters including absorption coefficient, refractive index, etc. can be calculated based on the input THz time domain spectra. The other main functions and searching methods of the browser/server-based terahertz spectral database have been discussed. The database search system can provide users convenient functions including user registration, inquiry, displaying spectral figures and molecular structures, spectral matching, etc. The THz database system provides an on-line searching function for registered users. Registered users can compare the input THz spectrum with the spectra of database, according to the obtained correlation coefficient one can perform the searching task very fast and conveniently. Our terahertz spectral database can be accessed at http://www.teralibrary.com. The proposed terahertz spectral database is based on spectral information so far, and will be improved in the future. We hope this terahertz spectral database can provide users powerful, convenient, and high efficient functions, and could promote the broader applications of terahertz technology.     

基于深度学习的太赫兹时域光谱识别研究

太赫兹时域光谱技术,由于其具有物质"指纹谱"特性,是一种可以快速无损地鉴别物质的重要手段,在毒品和爆炸物的无损检测等方面有广阔的应用前景.其中,光谱识别是太赫兹时域光谱技术应用研究的重要方向之一.现有的光谱识别方法多是依靠手工选取特征后进行机器学习分类,或是通过设置吸收峰阈值门限进行判断.由于一些物质在太赫兹波段内并没...     

基于密度泛函理论与自举软缩减法的酒石酸太赫兹光谱特征谱区分析指认

太赫兹时域光谱不但包含了样品的化学信息和物理信息,还承载了设备噪声、样品状态、环境参数等多方面的背景信息,其光谱的多元性可能影响模型的性能,降低预测精度。能否在复杂、重叠、变动背景下从光谱数据中提取目标组分的特征信息,去除冗余变量,筛选特征谱区,对太赫兹光谱定量、定性分析至关重要。以L-酒石酸为研究对象,在室温下采集6个浓度：10%,20%,40%,50%,60%和80%,共计342个样本的L-酒石酸太赫兹吸收光谱。利用密度泛函理论(DFT)中的B3LYP方法,基于6-31G*(d,p)基组对L-酒石酸单分子模型进行优化并对其太赫兹频谱特性进行理论模拟计算,分析对应特征波峰的分子振动模式,得到0.2～1.6 THz频段吸收谱。与实测吸收谱进行对比,实验所测结果与理论计算结果对应的吸收峰位置基本吻合。采用自举软缩减法（BOSS）对L-酒石酸的太赫兹吸收谱进行特征谱区筛选,并与竞争性自适应加权采样（CARS）、蒙特卡洛无信息变量消除法（MC-UVE）和间隔区间偏最小二乘法（iPLS）3种经典特征谱区筛选法进行对比,分析结果显示BOSS算法选取的有效谱区与DFT理论计算特征谱区重合度最优。分别使用全谱PLS,CARS-PLS,MC-UVE-PLS,iPLS及BOSS五种算法对L-酒石酸光谱进行建模回归分析,实验结果表明,四种谱区筛选方法相较于全谱PLS模型,预测精度均有所提高,其中BOSS算法预测能力提高最为显著,其交互验证均方根误差（RMSECV）、预测均方根误差（RMSEP）、训练集决定系数(R2_train)和测试集决定系数(R2_test)分别为0.026 0,0.026 0,0.988 1和0.987 5,相较其他模型有更高的预测精度和模型稳定性,为实现基于太赫兹光谱技术的快速定量检测提供了一种有效的方法。     

太赫兹波谱技术在食品掺假检测中的研究进展

近年来食品掺假事件频繁发生,对食品安全领域产生巨大挑战,食品掺假问题已成为人们关注的焦点和讨论的热点,因此实现食品掺假的快速、准确以及无损检测对保障食品质量和安全具有重要意义.随着新食品原料、新添加剂以及新型食品加工技术不断涌现,使得食品掺假问题呈现技术化、隐形化、多样化等特征,食品中掺假对象的鉴别技术面临更严峻的挑战...     

基于小波系数图和卷积神经网络的太赫兹光谱物质识别

许多太赫兹光谱物质识别方法依靠寻找该物质在太赫兹波段范围内不同光谱表现出的不同特征来识别特定物质。吸收峰提取法是常用的光谱特征提取算法,但当光谱无明显特征吸收峰或峰位、峰值相近或难以识别时,难以利用吸收峰特征辨别物质。将机器学习和统计学习技术用于太赫兹光谱的识别中虽减少了吸收峰的干扰,但常常需要人为定义特征而导致分类误差。深度学习法能自动提取特征,但在识别前往往需要进行复杂的预处理操作,并且在特征提取的过程中容易丢失部分特征从而导致分类误差。针对以上问题,提出了一种基于小波系数图和卷积神经网络的太赫兹光谱识别方法。利用太赫兹光谱信号进行小波变换时,由于小波系数矩阵的每一行系数与原始光谱信号存在着对应关系,因此将太赫兹光谱的吸收系数通过小波变换在频率域上展开,能得到不同的二维的频率-尺度分布图,又称小波系数图。然后构造一个卷积神经网络(CNN)对小波系数图进行分类,可得到太赫兹光谱物质的分类结果。为了验证所提出算法的有效性,将三组小波系数图数据与原始光谱数据分别输入CNN、Support Vector Machin (SVM)、Multilayer Perceptron (MLP)三种不同的分类器作对比,从实验结果可以发现本文算法在三组数据中的识别率均达到了100%,说明相比于传统方法,本文方法能准确分类没有明显特征吸收峰的光谱,证明了使用卷积神经网络识别小波系数图的有效性。为了体现本文算法的优势,与小波脊线寻峰识别算法作对比,实验结果表明本文算法几乎不受峰频、峰位、峰值的影响,无论是识别不存在吸收峰的淀粉,还是识别相似度高的蔗糖和葡萄糖,都具有较高的识别率,分类准确率达97.62%,证明了所提算法的优越性。该算法为太赫兹光谱数据识别提供了一种新思路,同时也可以推广运用到其他谱图物质的识别中。     

光谱匹配算法应用于鸡血藤与大血藤的太赫兹光谱区分

鸡血藤和大血藤是药效、产地不同而外形极相似的两种不同的藤茎类药材,使用时极易混淆。利用太赫兹时域光谱技术获得测试样品太赫兹频谱,并结合光谱匹配算法分辨五种不同产地、不同批次的鸡血藤和大血藤。因中药化学成分的复杂性导致其不同成分的特征频谱发生相互的混叠,使得鸡血藤和大血藤的太赫兹时域数谱均没有出现明显的特征峰。重复实验测试同一样品同一位置10次,通过计算得到不同频率下光谱数据的标准差。数据在0.2～1.3 THz范围内有较好的稳定性。对光谱数据进行二阶微分处理,使光谱间的微小差异得以显现。选取0.2～1.3 THz以及0.2～2范围内的光谱数据进行对比研究,分别使用相关系数法、分段编码法、光谱角法和信息散度法四种光谱匹配算法对实验数据所属类别进行判定。数据分析结果：在0.2～1.3 THz范围内,光谱角算法对鸡血藤与大血藤的太赫兹光谱数据有最好的分类效果,对两类中药样品总计100组数据的分类正确率达到95%。为易混中药的鉴定区分提供了一种新的技术与方法。     

基于双向长短期记忆网络的太赫兹光谱识别

特征提取是太赫兹光谱识别的关键处理步骤,通常利用降维方法作为特征提取手段。然而,当一些化合物的太赫兹光谱曲线整体差异度较小时,降维方法往往会缺失样本差异的重要特征信息,从而导致分类错误。如果不采用降维方法提取特征,传统机器学习分类算法对维数较高的原始太赫兹光谱数据又不能很好的分类。针对此问题,提出了一种基于双向长短期记忆网络（BLSTM-RNN）自动提取太赫兹光谱特征的识别方法。BLSTM-RNN作为一种特殊的循环神经网络,利用其LSTM单元可以有效解决原始太赫兹光谱数据维数较高使得模型难以训练问题。再结合模型的双向频谱信息利用架构模式,可以增强模型对复杂光谱数据自动提取有效特征信息的能力。采用三类、15种化合物太赫兹透射光谱作为测试对象,首先利用S-G滤波和三次样条插值对Anthraquinone,Benomyl和Carbazole等十五种化合物在0.9～6 THz内的太赫兹透射光谱数据进行归一化处理,然后通过构建一个具有双向长短期记忆的循环神经网络对太赫兹光谱的全频谱信息进行自动特征提取并利用Softmax分类器进行分类。通过试验优化网络结构和各项参数,最终获得了针对复杂太赫兹透射光谱数据的预测模型,并与传统机器学习算法SVM,KNN及神经网络算法MLP,CNN进行对比实验。结果表明,dataset-1和dataset-2分别作为差异度较大和无明显峰值特征的五种化合物太赫兹透射光谱数据集,其平均识别率分别为100%和98.51%,与其他方法相比识别率有所提高;最重要的是,dataset-3作为5种化合物谱线极为相似的太赫兹透射光谱数据集,其平均识别率为96.56%,与其他方法相比识别率提高显著;dataset-4作为dataset-1,dataset-2和dataset-3的透射光谱数据集集合,其平均识别率为98.87%。从而验证了BLSTM-RNN模型能自动提取有效的太赫兹光谱特征,同时又能保证复杂太赫兹光谱的预测精度。在选择模型训练优化算法方面,使用Adam优化算法要好于RMSProp,SGD和AdaGrad,其模型的目标函数损失值收敛速度最快。同时随着模型训练迭代次数增加,相似太赫兹透射光谱数据集的预测准确率也不断提升。可为复杂太赫兹光谱数据库的光谱识别检索提供一种新的识别方法。     

无机盐混合溶液的太赫兹光谱定量分析

太赫兹生物医学是当前光谱研究领域的前沿热点,其主要难点在于如何在有效避免水分干扰的同时,实现复杂生物体系组分的精准分析。太赫兹光谱产生于分子振动的信息,其吸收谱较弱,吸收峰严重重叠,且多组分复杂样品的太赫兹光谱往往不是各组分光谱的简单叠加,难以用传统的峰高、峰面积标定技术进行定量计算。但采用多元校正技术可以方便地实现太赫兹光谱的定量分析,使太赫兹光谱成为一种快速、简便且适用范围广泛的分析技术。以KCl和NaCl的无机盐混合体系为典型研究体系,两种组分的浓度范围均为0.1～2 mol·L-1,浓度间隔为0.1 mol·L-1。获取20组浓度配比不同的混合溶液的吸收系数和折射率,巧妙利用水溶液体系中无机金属离子的水合氢键作用,由此采集无机盐溶液体系的太赫兹时域光谱,提取各组分的特征信息,建立多尺度数据驱动的定量分析模型,有望实现水溶液中无机金属离子的定量分析。针对太赫兹光谱数据规模大、基质干扰强及数据关联复杂等特点,构建复杂二维小波变换、多变量筛选、贝叶斯数据挖掘、深度学习和数据关联性分析技术为一体的算法数据库,由此构建基于多尺度数据驱动的太赫兹光谱解析方法。论文依据正交实验的原则,构建具备良好数据结构特征的混合溶液数据集,引导后续的光谱解析方法准确提取无机金属离子水合氢键信息。在此基础上,发展自适应算法,寻找光谱数据变量与浓度间的关系,并采用变量筛选技术,从原始光谱数据中提取无机盐水合氢键的特征信息,最终构建浓度与特征信息之间的数据驱动模型。计算结果表明,KCl和NaCl组分的预测误差分别为8.0%和9.1%,能有效满足大部分应用的检测精度要求。多尺度数据驱动模型方法充分利用太赫兹光谱信号的时域和频域多尺度特性,实现数据预处理与多元校正的一体化运算以避免重要信息丢失,具备高度自适应特征。因此,基于数据驱动建模的太赫兹光谱分析新方法为太赫兹生物医学研究提供了新思路。     

基于迈克尔逊干涉仪的太赫兹光谱高速探测方法研究

太赫兹光谱技术作为获取物质在太赫兹频段信息的主要方法,已经被广泛应用于物质成分的测定,而其在成分分布成像方面则有着更广阔的应用前景,例如片剂药品的有效成分检测、行李安检的危险物品检测等。现有的太赫兹光谱探测方法时域光谱技术（THz-TDS）和频域光谱技术（THz-FDS）均不能很好地兼顾光谱分辨率与扫描时间;且获得物质光谱数据往往要花费数秒乃至数分钟时间（取决于光谱仪的结构）,这对多像素成像系统显得过于迟缓,更无法达到视频成像的速率需求,严重制约了太赫兹光谱成像的实际应用。目前的太赫兹波成像多为全频段波强度成像,只能反映样品的空间分布信息,并不能反映出样品的光谱即成分信息。因此,对太赫兹光谱探测速率的提升十分迫切,太赫兹光谱高速探测的实现不仅可以显著减少物质成谱的实验耗时,还为实现物质的太赫兹光谱成分分布成像提供了可能。提出了一种基于迈克尔逊干涉仪的太赫兹光谱高速探测方法,在设计了该方法装置结构的基础上,理论分析了其工作过程,同时进行了太赫兹光谱的计算。然后从数据采样、数据处理及参数选择这几个方面进行问题分析,计算得出该方法能够显著加快物质太赫兹光谱的扫描获取速率。最后,对该方法建模进行仿真研究,模拟实现其完整的探测过程。在仿真研究中,以太赫兹辐射源的频谱分布为例,将该方法的建模仿真结果与时域光谱技术（THz-TDS）测试结果进行了对比,结果表明时域光谱技术（THz-TDS）所测得的频谱曲线可以近似看作是该高速光谱探测法所得频谱曲线的包络线,两种不同方法所得频谱结果具有较强的一致性。总之,该方法能够进行样品的太赫兹光谱探测,且在保证分辨率相同的前提下,较时域光谱技术（THz-TDS）显著加快了成谱速率,为实用、高通量太赫兹光谱成像提供了一种可能。     

基于WGAN的不均衡太赫兹光谱识别

物质的太赫兹光谱具有唯一性.目前,结合先进的机器学习方法,研究基于规模光谱数据库的太赫兹光谱识别技术已成为太赫兹应用技术领域的重点.考虑到由于实验条件及实验设备的影响,很难收集到多物质均衡光谱数据,而这又是对太赫兹光谱数据进行分类的基础.针对这一问题,提出一种基于WGAN的不均衡太赫兹光谱识别方法.WGAN作为生成数据...