基于傅里叶变换的光纤探头光谱特性校正方法的研究

针对光纤自身对光谱的非线性衰减的影响，提出了一种基于傅里叶变换的光谱校正方法。首先对是否经过光纤的两种情况下光电倍增管的输出电流进行傅里叶变换，得到光谱频域中的校正函数，然后通过傅里叶逆变换得到光谱域中的校正函数。为实现测试，建立一个光电检测系统，在可见光范围内进行测试。分别对是否带有光纤的两种情况下数据进行采集，使用该校正方法可以使光线的衰减得到较好的修正，误差小于1．54％。实验结果表明，该方法对特定的光纤传导系统的光谱非线性衰减有较好的校正效果。     

小麦近红外特征波长提取及蛋白质含量测定

采用多元线性回归的逐步分析算法，对小麦粉的近红外光谱波段(1：1000nm-1400nm；Ⅱ：1400nm-1860nm；Ⅲ：1860nm-2500nm；)进行了回归特征提取，确定了最佳回归波长，给出了各段回归的数学模型，对小麦粉蛋白质的近红外谱成分进行了比较分析，讨论了不同波段模型的蛋白质的近红外分析结果，在应用中有一定的参考价值。     

短波近红外光谱的整粒小麦蛋白质PLS方法的定量分析

利用漫反射法获得的整粒小麦短波近红外光谱(833～1111nm),采用化学计量学中的偏最小二乘法(PLS)方法,选取不同的波长范围对光谱进行信息提取和分析,给出了不同因子数时PLS方法进行蛋白质分析的结果及其因子数与预测标准偏差平方和(PRESS)关系曲线,确定了最佳回归因子数。并通过选取最佳回归因子和不同波段,对整粒小麦的蛋白质成分进行了定量分析,比较了不同波长范围对分析的影响,并从中获得了较好的预测结果,实验表明,合理选择光谱范围可减少非主要信息的干扰,并以此来提高成分分析精度的方法是切实可行的,在实际应用中有一定的参考价值。     

基于小波技术的模糊边界定位方法研究

提出了一种快速准确地检测物体边界的方法。以CCD为接收器件,采用恰当的光学成像系统和图像处理,基于小波处理技术,对模糊边界图像进行处理,得到清晰边界轮廓,使边界定位精度达到μm量级。     

ZnCuInS/ZnS量子点光致发光温度依赖性研究

ZnCuInS/ZnS量子点是一种无重金属"绿色"半导体纳米材料。制备出了直径为2.9nm的ZnCuInS/ZnS核壳量子点。从ZnCuInS/ZnS量子点的吸收及光致发光光谱中可以看到,量子点的斯托克斯位移为410meV。这样大的斯托克斯位移表明,ZnCuInS/ZnS量子点的复合机制与缺陷能级有关。研究并计算了在辐射及非辐射驰豫过程的(Huang-Rhys)因子及平均声子能量。结果表明在50~373K范围内,能量带隙的变化以及光致发光光谱的增宽是分别由光从能带边缘向缺陷能级跃迁及载流子声子耦合导致的。     

一种新的线性神经网络多组分分析法及其在VC银翘片NIR定量分析中的应用

用红外光谱仪测量了VC银翘片的近红外谱图,然后将主成分分析法(PCA)和线性神经网络结合,分析VC银翘片中的对乙酰氨基酚和维生素C的含量。讨论了主成分数的选择及影响神经网络的各参数。为了比较算法的性能,作者又分别采用了偏最小二乘法、主成分分析结合BP神经网络进行数据处理。实验及数据处理结果表明,在3种多组分分析方法中,主成分分析结合线性神经网络的方法具有最高的预测精度。     

基于神经网络的生物表面颜色特性的识别

介绍了一种光纤探头式生物表面颜色测试系统 ,利用此系统测量小区域生物表面反射光谱和确定其色坐标。通过正常生物表面反射光谱与反常生物表面反射光谱的比较 ,利用BP神经网络模型 ,实现了生物表面特性的自动分类和识别。实际应用表明 ,对于一些直观的难以区分的、差异较小的生物表面特性来说 ,采用BP神经网络方法 ,对其反射光谱曲线有较好的识别能力 ,可以识别一些小区域、小差别的生物表面特性     

光纤探头光谱特性校正方法研究

介绍了光纤用于可见光光谱传输衰减的校正方法。通过对光源不同情况下光谱数据的采集,得到光纤传输的衰减校正函数,用于对光纤衰减的校正,效果良好。     

利用DFWM技术测量甲酚紫Xe^（3）的研究

本文对甲酚紫激光染料的非线性光学性质做了进一步的研究,利用简并四波混频技术测得甲酚紫甲醇溶液(浓度为5×10~(-4)M的三阶非线性极化率Ze~((3))=2.0×10~(-10)esu。实验结果表明,甲酚紫具有较大的三阶光学非线性。