温度对铌酸锂电光相位调制特性的影响

利用折射率椭球基本理论对线性电光效应进行了分析,对单轴晶体铌酸锂电光相位调制器的温度特性进行了研究。通过计算机进行数值模拟计算,分析了加电场时光通过LiNbO3电光调制器后出射光的相位变化与温度间的关系,得出在横向和纵向调制中温度对相位改变的影响。研究发现,无论在横向还是在纵向调制下,入射光偏振方向不同但其各自受温度影响的相位变化趋势大体一致,即随着晶体中温度的增加而增大。计算结果表明,LiNbO3电光调制的最佳使用方案为：电场沿x主轴方向施加,入射光偏振方向为感应主轴x’方向,且LiNbO3电光调制器粟用横向相位调制方式。     

强聚焦混合偏振矢量光束在瑞利粒子上产生的辐射力

理论研究了强聚焦混合偏振矢量光束作用在瑞利粒子的辐射力,推导出混合偏振矢量光束深聚焦在焦平面处产生辐射力的计算表达式,数值模拟了焦平面附近轴向光束强度分布及数值孔径与径向系数对辐射力分布的影响.结果表明,强聚焦混合偏振矢量光束深聚焦后在焦平面附近产生的辐射力在一定情况下能够实现对瑞利粒子的三维捕获,并且受数值孔径和径向系数的影响,其中径向系数影响较为明显.大量数据整合结果表明当径向系数大于3时,才能实现与光阑数值孔径相匹配,完成对焦平面附近瑞利粒子的三维捕获.     

上海光源XAFS线站时间分辨X射线激发发光谱实验系统

介绍了上海光源XAFS线站（BL14W1）的时间分辨X射线激发发光光谱（TRXEOL）实验系统。该系统基于时间相关单光子计数法的原理设计,以同步辐射光源的脉冲特性及其良好的时间结构为基础,通过集成定时系统、光谱仪系统和核电子学系统,在国内同步辐射装置上首次实现了TRXEOL实验方法。定时系统提供同步触发电脉冲,用来标志X射线脉冲打到样品上的时刻,同步精度约6 ps,延时分辨率5 ps;光谱仪经光电探测器把样品发光信号转换成电脉冲,核电子学系统对定时电脉冲和发光电脉冲之间的时间差进行统计分析,可得到样品的发光衰减曲线,再结合光谱仪的扫描控制和数据获取系统,可得到样品的TRXEOL光谱。利用该实验系统可以测量发光样品的普通XEOL光谱、发光衰减曲线和TRXEOL光谱。用ZnO纳米线样品,进行了实验验证。实验得到的普通XEOL光谱能够明显区分该样品在390和500 nm处的两个发光中心;得到的发光衰减曲线能够区分小于2 ns的快发光过程和200 ns的慢发光过程;分别在0～1, 2～200和0～200 ns时间窗口内测量得到了ZnO纳米线样品的TRXEOL光谱,在这3个发光时间带内得到了对应的发光信息;ZnO纳米线样品发光衰减曲线快发光峰的半高宽约为0.5 ns,证明了TRXEOL系统的最小时间分辨率小于1 ns。该系统在国内同步辐射装置上提供了用于研究发光材料的TRXEOL实验方法,该方法与发光模式的XAFS方法相结合,可更深入的研究发光材料的发光行为。整个实验平台操作简便、工作稳定可靠,不仅为发光材料的研究提供了研究手段,还为进一步开展发光模式XAFS和TRXEOL成像等实验方法提供技术前提。     

蒙成药如达多糖的研究

从蒙成药如达中提取水溶性多糖,硫酸-苯酚法测定其含量。平均回收率为99.8%,RSD为0.94%。GC测定了水溶性多糖的组成为葡萄糖、半乳糖和甘露糖。其摩尔比为:6.33:3.25:1.59。     

基于塔尔博特效应测量液体中的声速

通过移动凸透镜的纵向位置来调整像面上自成像级次,测得相邻2次自成像时凸透镜的距离,确定液体中的超声波长,再经计算给出声速,从而将类塔尔博特效应用于液体中声速的测量.给出了基于类塔尔博特效应的超声光栅测声速实验设计与验证,拓展了自成像技术的应用范围.     

保鲜膜材质及使用安全性的拉曼光谱分析

利用便携式拉曼光谱仪对聚乙烯(PE)、聚氯乙烯(PVC)、聚偏二氯乙烯(PVDC)和聚甲基戊烯(PMP)保鲜膜常温和不同条件下加热冷却后的拉曼光谱进行了对照分析。结果表明,应用便携式拉曼光谱仪在常温时可现场快速的对不同材质保鲜膜进行定性检测;同时还证明了聚氯乙烯(PVC)保鲜膜存在严重安全隐患,聚乙烯(PE)、聚偏二氯乙烯(PVDC)和聚甲基戊烯(PMP)保鲜膜为安全产品。     

High-Frequency Einstein-Podolsky-Rosen Entanglement via Atomic Memory Effects in Four-Wave Mixing

Atomic memory effects occur when the atomic relaxation times are comparable to or much longer than the cavlty relaxation times. We show that by using the memory effects, it is possible to obtain high-frequency Einstein- Podolsky-tlosen entanglement between a pair of Stokes and anti-Stokes fields in a four-wave mixing system. The physical origin is traced to the dynamical Stark splittings of dressed states due to the parametrically amplified fields. This mechanism provides an alternative and efficient way for sideband entanglement.     

太赫兹光谱技术用于干旱胁迫下大豆冠层含水量检测研究

近年来水资源短缺问题日益严重,部分地区由于农业灌溉用水不足导致庄稼减产农民利益受损。大豆是一种需水量较大的农作物,一旦水分亏缺将直接影响大豆植株的形态和生长发育,从而造成大豆品质降低和产量减少。大豆叶片的水分状况可真实地反映植株水分受土壤水分亏缺的影响程度,因此,大豆冠层叶片水分含量的快速获取成为一种需要。太赫兹辐射在水中的强烈衰减使其成为一种非常灵敏的非接触式探针,可以快速、无损地检测叶片含水量。因此基于太赫兹光谱这一新技术进行大豆冠层叶片含水量的检测研究,用于实时监测田间大豆的健康状况。实验选用中黄13号大豆进行栽培,为尽可能模拟田间不同程度的干旱胁迫状况,将开花期大豆进行5个不同梯度：正常供水、轻度干旱胁迫、中度干旱胁迫、重度干旱胁迫、严重干旱胁迫(分别占田间最大持水量的80%,65%,50%,35%,20%)的水分灌溉,每个梯度设置3个重复。利用人工称重法与便携式土壤水分速测仪结合将土壤含水量调控到各水分梯度要求。然后,将实验大豆植株运回实验室并利用透射式太赫兹时域光谱仪进行样本扫描,每个梯度采集18片冠层叶片,共90个样本,以2∶1的比例分为校正集和预测集。在获取各样本时域光谱数据后,根据Dorney和Duvillaret提出的模型进行了光学参数的提取,得到各样本的吸收系数谱以及折射率谱。定性分析了太赫兹时域光谱、吸收系数、折射率随水分胁迫程度不同的变化情况。实验发现：随着水分胁迫程度的降低,时域光谱的峰值呈不断衰减趋势,且均低于空白参考峰值,同时有明显的时间延迟。吸收系数值随干旱胁迫程度的加剧逐渐降低;折射率值同样随干旱胁迫程度的加剧逐渐降低。并利用偏最小二乘(PLS)和多元线性回归(MLR)方法定量研究了时域光谱、吸收系数、折射率光谱数据与叶片含水率的相关关系。结果表明,太赫兹波对大豆叶片水分差异十分敏感,基于时域光谱最大值和最小值的MLR预测精度最高,预测集相关性(r_p)达-0.939 3,均方根误差(RMSEP)为0.049 5。研究表明太赫兹光谱技术应用于大豆冠层叶片含水量观测具有良好的可行性,为开展大豆冠层含水量信息快速获取,实现科学节水管理与灌溉决策提供了新的检测手段和实验依据。     

基于数学形态学的弱点状运动目标的检测

提出了一种新的基于数学形态学的红外图像序列中弱点状运动目标的非参数检测算法。采用数学形态学抑制背景杂波干扰和增强目标,用沿时间轴投影和二维空域搜索代替复杂的时空三维搜索形成组合帧,然后在每条可能的轨迹上将进行目标能量累加,实现了一种快速检测前跟踪(TBD)检测算法。仿真实验表明:在恒虚警概率条件下,该检测算法能高效地检测信噪比约为2的弱点状运动目标,检测性能对噪声分布不敏感,能精确地得到目标的即时位置和速度信息,适合于实时图像处理和目标探测,具有很高的实用价值。     

基于SARIMA-BP神经网络组合方法的MODIS叶面积指数时间序列建模与预测

植被叶面积指数(LAI)时间序列的建模及预测是陆面过程模型和遥感数据同化方法的重要组成部分。MODIS数据产品MOD15A2是目前应用最为广泛的LAI数据源之一,然而MODIS LAI时间序列产品包含了一些低质量的数据,例如由于云层、气溶胶等的影响,该产品在时间和空间上缺乏连续性。MODIS LAI时间序列包含线性部分和外在干扰产生的非线性部分,单一的线性方法或非线性方法都不能对其精确建模和预测。首先利用Savitzky-Golay(SG)滤波和线性插值平滑受到干扰的LAI时间序列,然后采用季节自回归积分滑动平均(SARIMA)方法、BP神经网络方法及二者的组合方法(SARIMA-BP)对MODIS LAI时间序列进行建模及预测。在SARIMA-BP神经网络组合方法中,各自在线性与非线性建模的优势得以充分发挥,其中SARIMA方法用于建模及预测LAI时间序列中的线性部分,BP神经网络方法用于对非线性残差部分进行建模及预测。实验结果显示：SG滤波和线性插值后的LAI时间序列比原LAI时间序列更平滑;SARIMA-BP神经网络组合方法的决定系数为0.981,比SARIMA和BP神经网络的0.941和0.884更接近于1;SARIMA-BP神经网络组合方法的预测值同观测值之间的相关系数为0.991,高于SARIMA(0.971)和BP神经网络(0.942)的相关系数。由此得出结论：SARIMA-BP神经网络组合方法对MODIS LAI时间序列具有更好的适应性,其建模和预测准确性高于SARIMA方法或BP神经网络方法。