矿物油-乙醇溶液三维荧光光谱的实验研究

研究了矿物油-乙醇溶液的三维荧光光谱特性。通过空白扣除法消除了乙醇的拉曼散射对矿物油三维荧光光谱的影响,而采用将瑞利散射及其附近区域置零的方法去除了瑞利散射对矿物油三维荧光光谱的影响。经校准,矿物油的三维荧光光谱特征荧光峰表现为：煤油主要为一个宽峰,最大激发/发射荧光峰的位置在270/290 nm附近;0#柴油有两个峰,最大激发/发射峰分别位于240/344 nm和270/362 nm附近;润滑油存在多个荧光峰,其中两个比较强的最大激发/发射峰分别位于240/348 nm和258/358 nm附近。此外,还研究了矿物油的荧光光谱强度与浓度的关系,并对测量的灵敏度和检测限进行了分析。研究表明,利用三维荧光光谱特征测量可以实现低浓度矿物油的测定。     

三维荧光光谱结合交替惩罚三线性分解同时对水中三种酚类测定

酚类化合物对动植物机理有着严重危害,利用三维荧光光谱结合交替惩罚三线性分解（APTLD）算法,完成了不含干扰物和干扰物共存时激发-发射荧光光谱重叠严重的麝香草酚、对苯二酚和苯酚的直接快速准确定性、定量分析。研究了温度对三种酚类化合物荧光强度的影响。对扫描所得激发-发射矩阵信号（EEM）进行二次去散射和光谱校正预处理,最大程度保留了原光谱信息,避免光谱严重失真。将APTLD算法与平行因子（PARAFAC）和交替三线性分解（ATLD）算法进行对比,突显该算法的优势。实验得出,APTLD算法能够较好的解析荧光光谱数据的重叠峰,分别得到三种目标分析物的荧光光谱,实现快速定性分析;定量分析时平均回收率为（97.4±4.5）%~（103.1±3.0）%;预测均方根误差（RMSEP）低于1.664×10-2 μg·mL-1,且检测限低于国家标准;处理过程简洁快速,为水环境中酚类化合物实现现场检测和在线实时监测提供了有力依据。     

基于气溶胶光学参数的拉曼激光雷达重叠因子校正方法

提出了一种稳定的拉曼激光雷达重叠因子计算和校正算法,适用于含有拉曼散射通道的激光雷达系统的重叠因子校正。此算法基于大气气溶胶光学参数的拉曼反演算法,通过分析消光系数和后向散射系数的反演特点,发现后向散射系数在过渡区中不受重叠因子的影响。用后向散射系数和激光雷达比的乘积对消光系数缺失信号进行初步校正,进而正演出初步校正后的拉曼散射回波信号,将实际拉曼散射回波信号与正演的拉曼散射回波信号相除即可得到重叠因子廓线。对回波信号和气溶胶光学参数进行了过渡区信号校正和盲区信号补充。分别用单组和连续的激光雷达实验观测数据进行了重叠因子的计算和校正,并与能见度仪观测的近地面数据进行了对比,呈现良好的一致性。结果表明,此算法对重叠因子计算较为稳定。     

罗丹明B的共振散射光谱研究

研究了罗丹明B(RhB)的共振光散射的特性与机理。在 pH =- 0 38至 pH 4 10的酸性溶液中 ,共振光散射信号随pH值增大而增强 ,近中性时散射强度达到最大。散射强度随波长的变化不符合瑞利散射定律。RhB的荧光激发光谱与发射光谱有部分重叠 ,共振散射峰处于荧光激发峰和荧光发射峰之间。在三维荧光等高线光谱图中 ,瑞利散射线与荧光等高线相交。在光偏振实验中 ,测得共振散射光的偏振度P≈ 0 1。上述实验结果揭示RhB的共振散射光主要是共振荧光。共振光散射信号随 pH值增大而增强的机理是RhB酸碱平衡移动导致荧光型体的形成。RhB的共振散射峰位于吸收曲线轮廓之中 ,共振光散射受光吸收的影响 ,因此 ,散射光强度与浓度之间不是严格的线性关系。     

海面溢油三维荧光光谱消除瑞利散射方法的研究

三维荧光光谱分析法以其灵敏度高、选择性好、操作简单和可用于多组分混合物分析等优点成为诸多研究者在海面溢油鉴别中的热点选择。但三维荧光光谱中存在的瑞利散射会对光谱的准确检测产生较大的影响,因此有效地消除瑞利散射对后续光谱的定性鉴别和定量分析具有重要意义。采用仪器校正法、空白扣除法、 Delaunay三角形内插值法和缺损数据重构(MDR)法对海面溢油三维荧光光谱中的瑞利散射进行校正。首先以海水的SDS胶束溶液作为溶剂,将航空煤油和润滑油按不同相对体积分数比配制8个校正样本和3个测试样本;然后利用FS920稳态荧光光谱仪采集11个样本的三维荧光光谱数据,并分别采用仪器校正法、空白扣除法、 Delaunay三角形内插值法和缺损数据重构(MDR)法消除瑞利散射的干扰;再利用核一致诊断法估计出最佳的组分数;最后利用平行因子分析(PARAFAC)对混合油样本的三维荧光光谱数据进行定性鉴别和定量分析。研究结果表明:采用发射波长滞后激发波长以消除瑞利散射的仪器校正法会丢失部分有效光谱信息;采用空白扣除法无法彻底消除瑞利散射,在光谱中仍然存在散射干扰,利用PARAFAC解析后得到的激发、发射光谱会出现失真,且预测的浓度值偏差较大;采用Delaunay三角形内插值法消除瑞利散射后,利用PARAFAC解析所得到的激发、发射光谱与真实光谱吻合度较高,且预测的浓度值偏差较小;而采用MDR消除瑞利散射后,利用PARAFAC解析所获得的激发、发射光谱与真实光谱吻合度最高,且相较于其他几种方法预测的浓度值偏差最小,得到的样本回收率为98.9%和100%,预测均方根误差均小于等于0.130。根据定性鉴别、定量分析的结果, MDR能够在保证原有特征光谱不失真的基础上有效消除瑞利散射带来的影响,是一种消除三维荧光光谱数据中瑞利散射较为理想的方法。     

三维荧光光谱结合组合算法在环境污染监测中的应用:油种鉴别与定量分析

针对油类污染物成分复杂,光谱重叠难以识别的问题,提出采用三维荧光光谱结合组合算法对油类污染物进行了定性和定量分析。荧光光谱中存在的瑞利散射对三维荧光光谱检测有较大影响,提出了缺损数据修复-主成分分析（MDR-PCA）方法对矿物油三维荧光光谱的瑞利散射进行处理,原理是单个荧光光谱激发发射矩阵符合双线性,可用主成分分析（PCA）法来解析。MDR-PCA法首先将荧光数据中的散射干扰数据全部扣除,之后利用主成分分析（PCA）迭代过程对扣除数据进行重构修复后补全数据。该方法在消除散射干扰的同时充分利用了荧光物质光谱矩阵中的有效信息。利用不同浓度的矿物油的激发-发射荧光光谱构建了三维数据。样品数据来源于柴油、汽油和煤油三种溶质的四氯化碳溶液。常用于三维荧光光谱数据分析的三线性分解算法有平行因子分析（PARAFAC）、交替三线性分解（ATLD）和自加权交替三线性分解算法（SWATLD）等。PARAFAC基于严格意义上的最小二乘原则,具有抗噪声强、模型稳定、微小预期误差等优点,可以实现三维数据阵列的最佳拟合,但该算法收敛速度较慢,对组分数敏感。ATLD算法通过提取对角主元和切尾奇异值求解广义逆,极大提高了收敛速度并降低了对组分数的敏感度,从而实现三线性分解。然而,取对角元时易使ATLD方法对噪声敏感。SWATLD算法既继承了对组分数不敏感、收敛速度快等优点,又降低了噪声水平的影响。但是在抗共线程度方面,SWATLD算法在抵抗共线性程度方面的能力较ATLD略有降低。基于此,论文根据三线性分解算法迭代过程中损失函数的变化,对迭代过程进行划分,提出了三线性迭代方法的组合算法（algorithm combination methodology, ACM）—将ATLD, SWATLD与PARAFAC组合在一起,充分发挥各算法的优点,实现二阶校正算法的优势互补。采用ACM算法对两组分及三组分矿物油样品的三维荧光光谱数据进行解析,并对三种矿物油的回收率进行了计算。柴油的回收率为97.08%,汽油的回收率为97.34%,煤油的回收率为97.25%。解析光谱和回收率表明,ACM算法能够实现油类污染物的种类识别及浓度测量。     

三维荧光光谱结合组合算法在环境污染监测中的应用：油种鉴别与定量分析（英文）

针对油类污染物成分复杂,光谱重叠难以识别的问题,提出采用三维荧光光谱结合组合算法对油类污染物进行了定性和定量分析。荧光光谱中存在的瑞利散射对三维荧光光谱检测有较大影响,提出了缺损数据修复-主成分分析(MDR-PCA)方法对矿物油三维荧光光谱的瑞利散射进行处理,原理是单个荧光光谱激发发射矩阵符合双线性,可用主成分分析(PCA)法来解析。MDR-PCA法首先将荧光数据中的散射干扰数据全部扣除,之后利用主成分分析(PCA)迭代过程对扣除数据进行重构修复后补全数据。该方法在消除散射干扰的同时充分利用了荧光物质光谱矩阵中的有效信息。利用不同浓度的矿物油的激发-发射荧光光谱构建了三维数据。样品数据来源于柴油、汽油和煤油三种溶质的四氯化碳溶液。常用于三维荧光光谱数据分析的三线性分解算法有平行因子分析(PARAFAC)、交替三线性分解(ATLD)和自加权交替三线性分解算法(SWATLD)等。PARAFAC基于严格意义上的最小二乘原则,具有抗噪声强、模型稳定、微小预期误差等优点,可以实现三维数据阵列的最佳拟合,但该算法收敛速度较慢,对组分数敏感。ATLD算法通过提取对角主元和切尾奇异值求解广义逆,极大提高了收敛速度并降低了对组分数的敏感度,从而实现三线性分解。然而,取对角元时易使ATLD方法对噪声敏感。SWATLD算法既继承了对组分数不敏感、收敛速度快等优点,又降低了噪声水平的影响。但是在抗共线程度方面, SWATLD算法在抵抗共线性程度方面的能力较ATLD略有降低。基于此,论文根据三线性分解算法迭代过程中损失函数的变化,对迭代过程进行划分,提出了三线性迭代方法的组合算法(algorithm combination methodology, ACM)—将ATLD, SWATLD与PARAFAC组合在一起,充分发挥各算法的优点,实现二阶校正算法的优势互补。采用ACM算法对两组分及三组分矿物油样品的三维荧光光谱数据进行解析,并对三种矿物油的回收率进行了计算。柴油的回收率为97.08%,汽油的回收率为97.34%,煤油的回收率为97.25%。解析光谱和回收率表明, ACM算法能够实现油类污染物的种类识别及浓度测量。     

三维荧光偏导数光谱结合平行因子算法对石油类混合油液的检测

石油类混合油液的组分检测是三维荧光光谱领域重要的研究内容,由于实际获得的混合油液三维荧光光谱数据存在不同组分光谱重叠严重、数据三线性较差等问题,通过平行因子算法解析时,会出现解析谱与标准谱差异过大或者不能正确判断油种的情况。在验证三维荧光偏导数光谱应用平行因子算法具有可行性的基础上,将三维荧光偏导数光谱与平行因子算法结合,能够提高平行因子算法得到的混合油解析谱与标准谱的拟合程度,实现石油类混合油液组分的准确检测。首先,以十二烷基硫酸钠（SDS）溶液作为溶剂,配制航空煤油、润滑油不同浓度的纯油溶液各15份,将航空煤油、润滑油按照不同浓度比配制9份混合油溶液;并利用FS920荧光光谱仪得到39份三维荧光光谱数据。然后,对三维荧光光谱数据进行预处理：通过扣除空白法去除拉曼散射,并将瑞利散射区域扣除,再利用分段三次hermite插值方法对扣除区域进行插值;利用小波变换阈值去噪法去除光谱数据中的高频噪声,得到预处理完成后的三维荧光光谱数据。最后,利用Savitzky-Golay拟合求导方法求三维荧光光谱的一阶偏导数光谱,并利用平行因子算法对三维荧光光谱和三维荧光偏导数光谱进行解析。将解析谱与纯油标准谱进行比较,实验结果表明：利用平行因子算法对混合油液的三维荧光光谱进行解析时,得到的润滑油解析结果较好,但航空煤油的解析结果存在较大问题。而三维荧光偏导数光谱经平行因子算法解析后,在保证润滑油解析结果的同时,显著提高了航空煤油的解析结果：航空煤油解析谱与标准谱之间的相关系数提升了12.0%（发射光谱）、6.7%（激发光谱）,均方根误差减少了70.4%（发射光谱）、20.6%（激发光谱）。在三维荧光光谱数据三线性较差的情况下,三维荧光偏导数光谱结合平行因子分析方法优于三维荧光光谱结合平行因子分析方法,实现了对混合油液组分准确检测的目的。     

店埠河农业小流域水体溶解性有机质三维荧光光谱的平行因子分析

店埠河农业小流域是巢湖的主要水源地之一,研究该流域水体溶解性有机质(DOM)组分及来源对了解巢湖水生生态系统至关重要.本研究结合水体的三维荧光光谱,利用平行因子分析(PARAFAC)方法对测定的三维荧光光谱矩阵进行拉曼及瑞利散射校正、组分提取等相关处理,实现对店埠河农业小流域水体DOM的分析,包括三维荧光光谱特征分析、...     

罗丹明6G的三维荧光和共振散射光谱

研究了罗丹明6G(R6G)的荧光光谱、共振散射光谱和吸收光谱,讨论了共振光散射与共振荧光的区别与联系。在罗丹明6G水溶液的三维荧光等高线光谱中,瑞利散射线与荧光等高线有部分相交。共振散射峰(544nm)介于荧光激发峰(530nm)和发射峰(552nm)之间。由光偏振实验,测得R6G共振散射光谱544nm处的偏振度P为0.0105。上述实验结果证明,R6G的共振散射峰主要是共振荧光。共振光散射信号随pH值增大而增强的机理是R6G酸碱平衡移动导致荧光型体的形成。由于自吸收的影响,荧光强度、共振散射光强度与R6G浓度之间不是严格的线性关系。     

基于改进的自适应迭代重加权惩罚最小二乘的空间外差拉曼光谱基线校正方法

空间外差拉曼光谱技术因其非接触、无损、快速、高稳定性和高光谱分辨率等特点,已经广泛应用于各个物质探测领域。由于复原光谱中存在荧光背景干扰,对样品进行定性和定量分析时需要对光谱进行基线校正。为了解决由拉曼峰引起的拟合基线抬升的问题,提出了一种改进的自适应迭代重加权惩罚最小二乘（airPLS）的基线拟合方法,即基于拉曼峰截断的airPLS基线拟合方法。该方法能够自动识别拉曼峰,并在对光谱进行拉曼峰截断后进行airPLS迭代拟合,以获得更准确的基线。使用仿真光谱和实测光谱进行验证,并与常见的基线拟合方法进行对比,结果显示,改进的airPLS基线拟合准确度显著提升,仿真光谱的基线拟合均方根误差优于0.0052。实测拉曼光谱的校正谱特征峰清晰可见,荧光基线趋势被有效去除,满足拉曼光谱数据处理的需求。     

三维荧光结合二阶校正快速测定水中酚类

酚类化合物在冶金、炼油、机械制造、医药、农药和油漆等工业有广泛的应用,但酚类化合物具有毒性,若不加以处理将会对环境造成污染。水是生命之源,水环境中酚类化合物检测显得尤为重要。三维荧光光谱分析法具有灵敏度高、检测速度快、预处理方便和痕量检测等特点,二阶校正分析法可以在混合物中分辨出感兴趣的成分。采用三维荧光光谱结合二阶校正方法对水环境中酚类化合物进行测定。实验选用间甲酚和间苯二酚作为被测物质,配置添加干扰物和不添加干扰物两类样本,通过FLS920稳态荧光光谱仪测得8个校正样本和8个预测样本的三维荧光光谱数据,并对其进行数据预处理,扣除原始光谱中所包含的散射干扰,并对原始光谱数据进行激发/发射校正,然后采用db3小波函数生成的小波包对光谱数据进行数据压缩,去除光谱数据中的冗余信息,其中压缩分数达到91.67%,恢复分数达到96.62%。然后分别采用平行因子分析(PARAFAC)和自加权交替三线性分解(SWATLD)两种二阶校正方法对预处理后的光谱数据进行定性和定量分析。根据核一致分析法结合残差判别分析法的分析结果,设定未添加干扰物样品组分数为2,添加干扰物样品组分数为3。定性分析结果显示,无论有无添加干扰物,两种二阶校正法都能准确的分辨出样本中的间甲酚和间苯二酚,其中间甲酚的荧光峰位置为λem=298 nm/λex=274 nm;间苯二酚的荧光峰位置为λem=304 nm/λex=275 nm。定量分析结果显示,用PARAFAC算法测定不添加干扰物的样本时,对间甲酚和间苯二酚浓度的平均回收率分别达到了93.37%±4.92%和95.19%±5.25%;测定添加干扰物样本时,对间甲酚和间苯二酚浓度的平均回收率达到92.09%±2.64%和97.08%±5.26%。用SWATLD算法测定不添加干扰物样本时,对间甲酚和间苯二酚浓度的平均回收率分别达到了93.11%±4.73%和96.80%±5.04%;测定添加干扰物样本时,对间甲酚和间苯二酚浓度的平均回收率达到97.30%±4.52%和96.92%±5.61%,且两种二阶校正方法得出的预测样本均方差(RMSEP)均小于0.03 mg·L-1。实验结果表明,在荧光光谱峰位置相近、光谱严重重叠且有干扰物的情况下, PARAFAC和SWATLD两种二阶校正算法都能对水溶液中的酚类化合物进行快速、准确地测定。     

基于自适应免疫算法重叠拉曼谱峰的解析

拉曼光谱测量速度快,可以实现原位实时测量,现已成为过程控制中物料检测的一种重要手段。但由于环境的复杂性以及拉曼光谱信号特点,目前在线检测时难免会出现一些重叠谱峰。基于免疫算法特点,将该方法用于芳烃重叠拉曼谱峰信号的解析中,提取混合物质中单个组分拉曼谱峰信息进行分析,结果表明该方法解析快速、定量准确,相对误差低于1%,是解析重叠拉曼光谱信号的有效方法。针对现场样品检测中出现的重叠谱峰伴随荧光背景信号,提出了结合独立成分分析的自适应免疫算法,有效地解析出荧光背景信号,为复杂样品的拉曼光谱检测分析提供了新的手段。     

一种提高生物体拉曼光谱痕量测量精度的方法

微量物质拉曼光谱测量精度的提高是拉曼分析技术的难点之一,特别是高荧光背景下生物体中微量物质的测量。根据拉曼谱峰突发、离散特点,分别给出荧光背景和噪声拟合函数,通过监测总体拟合偏差A类不确定度函数实现拉曼谱峰定位和干扰信号滤波;进一步根据谱峰位置划分光谱区间,在单调区间内弱化非谱峰信号,实现谱峰信号增强。与其他光谱处理方法比较,可以准确拆分重叠特征峰,不会降低特征峰高度,提供更加灵敏的半谱峰面积指标。实验表明,该方法在处理皮肤拉曼光谱时,可以准确得到螺旋构象的酰胺I带、神经酰胺和CO的归属拉曼谱峰;另外经过该方法处理后数据建立水溶性糖(水稻叶片)含量测量模型,其精度优于小波分解、多项式拟合和非线性最小二乘法。     

基于非均匀B样条的拉曼光谱基线校正算法

基线校正是一种常用的消除光谱荧光干扰的方法,是拉曼光谱数据处理的必要步骤之一。传统的多项式拟合基线校正算法,简单且易于实现,但是拟合阶次难以确定,灵活性较差。使用非均匀B样条代替多项式进行拟合,在保留原有算法优点的基础上,利用原始拉曼谱图的峰位置信息自适应地确定非均匀B样条的节点向量,然后以固定阶次拟合光谱基线。B样条自身具有分段光滑的特性,而计算样条节点的节点向量自适应选取算法中的峰位置信息通过使用两次具有不同母函数的连续小波变换(continuous wavelet transform, CWT)来获取,既加强了原始光谱数据与B样条算法本身的联系,也克服了传统多项式拟合的不足。为了验证本文算法的有效性,选取了甲基对硫磷和某品牌菜籽油两种被测物进行实验,并使用该算法进行了基线校正,并与两种其他的基线校正算法与进行了对比。实验结果表明,该方法利用固定的拟合阶次就能达到较好的校正效果,所需要的参数较少,校正结果不会出现过拟合或欠拟合的现象,是一种有效的拉曼光谱基线校正算法。     

改进的紫外拉曼光谱分段线性拟合基线校正方法

紫外拉曼光谱具有拉曼散射强度高、易于荧光光谱分离、受环境干扰影响小以及人眼安全性高等特性,所用的紫外拉曼光谱仪采用波长266 nm激光器,拉曼和荧光光谱会有部分重叠,增加了准确获取拉曼光谱特征信息的难度,进一步影响样品的辨识。因此,需要在分析拉曼光谱之前进行基线校正来消除荧光干扰。根据紫外拉曼+荧光混合光谱中,荧光光谱具有逐渐增加且接近分段线性递增的特点,利用分段线性函数拟合荧光光谱基线是一种较简捷的方法,于是针对传统分段线性拟合基线校正方法基线点定义过度依赖操作人员、自动化水平较低等问题,研究了一种改进的紫外拉曼光谱分段线性拟合基线校正方法:(1)首先求原始信号经不同次平滑迭代后的光谱数据。由于波峰相对于基线是高频信号,在多次平滑过程中,波峰附近的光谱强度逐渐下降且变化较大,基线部分逐渐上升且相对变化很小,经不同次迭代平滑的光谱波峰和基线点处的光谱强度标准差SD差异较大。(2)然后通过对光谱强度偏差的比较确定准有效基线点位置。通过适当设定的阈值SD_0提取出准有效基线点位置;(3)再利用线性迭代拟合法提取并修正过校正基线点。准有效基线点将整个拉曼光谱分割成N个特征峰区间,分别连接特征峰区间两端点得到一条直线,若特征峰全部在直线以上表明不存在过校正,否则区间端点向其峰方向移动并再次直线连接,重复以上过程,直到特征峰全部在直线以上,得到有效基线点;(4)最后逐段直线连接所有相邻有效基线点得到整个光谱的基线。原始光谱减去基线就是基线校正后的拉曼光谱。通过对模拟和实际测量的紫外混合光谱的基线校正处理实验表明:该方法能自动确定基线点位置,且较传统方法能获得更好的基线校正效果,为下一步的光谱分析提供更准确的光谱信息。     

三种品牌牛奶的荧光光谱特性研究

应用FLS920P型稳态和时间分辨荧光光谱仪,对三种品牌不同脂肪含量的纯牛奶和鲜奶（共9种）进行了荧光光谱的测量。9种牛奶样品的三维荧光光谱显示,牛奶的荧光峰值波长为349 nm左右,半高宽为66 nm左右,最佳激发波长为291 nm左右,平均寿命为4.6 ns左右,实验表明9种牛奶的荧光光谱除荧光强度外基本一致。实验测得酪蛋白溶液的荧光峰值波长为344 nm,半高宽为66 nm,最佳激发波长为295 nm,荧光寿命为4.1 ns。酪蛋白的荧光峰值波长和荧光寿命与牛奶基本一致,对比牛奶中其他荧光物质后,推断牛奶的主要荧光物质为酪蛋白。进一步探究9种牛奶荧光强度的差别,对比9种牛奶最佳激发波长下的荧光发射光谱,相同品牌的全脂牛奶荧光强度明显低于脱脂牛奶。对比全脂牛奶、脱脂牛奶和离心处理的全脂牛奶归一化后的荧光光谱,离心后的全脂牛奶荧光强度介于全脂和脱脂之间,离心使得脂肪减少,散射降低,从而导致荧光强度的增强。牛奶的荧光发射全谱显示全脂牛奶的瑞利散射强度明显高于脱脂牛奶,全脂牛奶的脂肪含量高,散射强,激发光入射全脂牛奶后更多地被散射,导致全脂牛奶的瑞利散射强度高于脱脂牛奶。光透过率曲线显示全脂牛奶的透过率都低于脱脂牛奶,入射光通过全脂牛奶时,除了一部分被酪蛋白吸收以外,还有一部分因脂肪的散射而损失,透过率减小,使得全脂牛奶的透过率都低于脱脂牛奶。使用荧光光谱技术在不进行预处理的情况下对牛奶进行检测,确定了牛奶的主要荧光物质,并对全脂牛奶和脱脂牛奶荧光强度存在差别的原因进行了解释。     

离子注入GaN的拉曼散射研究

研究了离子注入前后GaN的拉曼散射光谱,特别是其中几个在各种离子注入后都存在的拉曼散射峰,如298,362和661cm-1峰的性质,峰值强度随注入元素原子量、注入剂量和退火温度的变化关系.上述三个拉曼散射峰的强度都随注入元素原子量的增加而降低.当注入剂量增大时,362和661cm-1峰值强度减少,而298cm-1峰值强度却增大.随退火温度的升高,这三个拉曼散射峰的强度先增加后降低.对所观察到的实验现象和这三个峰的起源进行了分析和讨论. 关键词： GaN 离子注入 拉曼散射 局域振动     

基于拟线性局部加权法的煤样光谱散射校正

利用近红外光谱分析技术的诸多优势,可实现煤质多项指标的快速分析。煤样光谱数据的采集易受到噪声散射的干扰,在建模分析前常用多元散射校正方法对其予以恢复去噪。而传统的多元散射校正方法存在以线性表达式描述非线性关系的局限性,以及盲目追随“理想”光谱而导致的失真问题,为此提出基于拟线性局部加权法的煤样光谱散射校正。该法先选取二次曲线、三次曲线和增长曲线等三种拟线性函数,代替原线性函数;再分别引入均值核函数、高斯核函数、Epanechnikov核函数、二次权重核函数及三次权重核函数等五种核函数,在原评估函数中构造局部加权函数,利用局部加权函数精确表述各波长点处的依赖关系;最后,分析不同模式下校正光谱的准确性,确定拟线性函数与核函数的最佳组合。为验证方法的适用性,对0.2,1和3 mm等三种粒度等级下的煤样光谱数据进行散射校正。结果表明：改进多元散射校正方法在消除光谱中散射干扰的同时,放大了特征谱峰信息,校正光谱与煤样各项指标的相关性得到了显著增强,有效地提高了煤质近红外光谱分析模型的预测精度和稳定性。     

水汽探测拉曼激光雷达的新型光谱分光系统设计与分析

提出并设计了一套新型的大气水汽和气溶胶探测用紫外域拉曼激光雷达系统, 以二向色镜和超窄带滤光片构成高效率拉曼光谱分光系统, 实现激光雷达大气回波信号中米-瑞利散射信号、 氮气和水汽的振动拉曼散射信号的精细分离和高效率提取. 利用美国标准大气的分子散射模型和实测的大气米散射信号模型, 对分光系统的米-瑞利散射信号的抑制率、大气水汽测量的信噪比和误差进行数值仿真设计. 搭建实验系统对西安地区夜间的大气水汽进行实验观测, 并利用有云天气下实测的激光雷达回波信号, 反演获得大气后向散射比和水汽混合比的相关特性, 验证了该拉曼光谱分光系统对米-瑞利信号的抑制率达到10^-7以上量级. 理论和实验结果表明, 设计的新型拉曼光谱分光系统可以在大气后向散射比为17时, 实现水汽探测误差小于15%, 满足拉曼激光雷达系统对大气水汽的高效率探测. 关键词： 拉曼激光雷达 水汽混合比 大气后向散射比