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122.
在低于一个标准大气压的条件下对飞秒激光产生的N2等离子体光谱进行了实验研究.结果表明, 各种样品气压下的激光N2等离子体光谱均表现为连续谱和线状谱的叠加.随着样品气压的降低, 连续谱和原子谱线的强度经历了由缓慢增强发展为缓慢降低再到迅速降低的过程, 而正一价离子谱线强度呈现逐步增强的特征.在气压低于0.3 atm (1 atm=101325 Pa)时, 出现了正二价态的离子谱线. 给出了低压N2等离子体对于飞秒激光传输和能量吸收的物理特性, 并初步讨论了低压等离子体通道特性.这些结果有助于加深了解飞秒激光等离子体的特性和机理, 特别是给出了在实验上测量不同价态离子光谱的条件, 为今后的研究提供了有益的实验依据.
关键词:
飞秒激光
气压
等离子体光谱
激光传输 相似文献
123.
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通过数值法对包含拉曼延迟响应的(3+1)维非线性薛定谔方程进行求解,研究了超短脉冲激光在负折射介质中传输时拉曼效应对自聚焦传输特性的影响,着重分析其不同与常规介质的反常传输现象.结果表明:由于负的折射率影响,拉曼效应将导致超短脉冲在自聚焦过程中频谱发生蓝移现象,这与常规介质对应情形相反;而它对负折射介质中超短脉冲的自聚焦特性的影响与常规介质相同,即拉曼效应将诱导自聚焦效应首先发生在脉冲的前沿.本文研究工作对将来利用负折射介质来操控超短光脉冲串产生、自聚焦等许多实际应用领域研究具有重要的指导意义. 相似文献
125.
发现一种鉴定普洱茶不同发酵时间的快速、简便、科学的方法,通过利用激光共聚焦拉曼光谱仪,采用表面增强拉曼光谱技术(SERS),在600~1 800 cm-1波数段分析了4种发酵时间普洱茶标准品的SERS光谱异同点,发现在655,732,959,1 238 cm-1等较为明显的特征峰处存在着明显的差异。研究了普洱茶发酵过程中茶多酚、含氮化合物、有机酸和糖类物质的含量变化规律,通过SERS光谱分析,为鉴定普洱茶的品质提供了一种科学、简便、快捷的光学方法。 相似文献
126.
基于模式搜索的光谱消光粒径分布反演算法的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
发展快速有效的反演算法用于粒径分布的重建是颗粒测量领域重要的研究课题之一。在光谱消光法粒径测量中,提出将模式搜索算法用于独立模式下粒径分布的重建,同时引入Tikhonov平滑泛函构建算法的目标函数,为保证搜索过程的快速性和准确性,设计了关于初始点的优选策略。利用该算法测量国家标准颗粒体积平均直径的相对误差为3.14%,不超过国家标准物质局给出的±8%的范围,且粒径分布宽度合理,没有明显展宽和伪峰现象。与Phillips-Twomey方法和遗传算法的对比结果表明,在综合考虑反演精度和反演时间条件下,该算法具有明显优势,更适合于快速准确的现场测量,具有较好的应用前景。 相似文献
127.
将黄光磷光材料bis[2-(4-tertbutylphenyl)benzothiazolato-N,C2’]iridium (acetylacetonate) [(t-bt)2Ir(acac)]超薄层作为黄光发光层,两个蓝光磷光染料iridium(Ⅲ) bis(4’,6’-difluorophenylpyridinato)tetrakis(1-pyrazolyl)borate (FIr6)和bis[(4,6-difluorophenyl)-pyridinato-N,C2’](picolinate) iridium (Ⅲ) (FIrpic)掺杂层作为蓝光发光层,制备了三元发光层的白光有机电致发光器件。该器件具有三元磷光染料分子协同发光特性,并且利用合适厚度的隔层,将三线态激子束缚在各自激子复合区域内,获得了稳定电致发光光谱,CIE色坐标为(0.29±0.01, 0.34±0.01),处于理想的白光区域。通过器件电学特性的测试,验证了磷光染料在三元发光层器件中电致发光作用的机理,同时结果表明,三元发光层器件由于稳定的激子复合区域而有效减弱了器件效率滚降现象。 相似文献
128.
129.
荧光内滤效应以及样品池中荧光物质对激发光的吸收分布会直接影响荧光谱的强度和谱形,共同制约荧光分析法的应用。使用吸收谱及荧光谱存在交迭的双组分混合溶液,研究一种新的基于物理吸收模型的校正方法,以校正荧光内滤效应及吸收分布对荧光强度的影响。对三聚噻吩和五聚噻吩混合液的光谱研究表明,使用所述校正方法可以达到较为理想的校正效果, 误差小于5%。 相似文献
130.
土壤水分对近红外光谱实时检测土壤全氮的影响研究 总被引:4,自引:0,他引:4
利用近红外光谱技术实时预测土壤全氮含量是精细农业的研究热点之一,但是由于土壤水分在近红外波段的吸收系数较高,影响了土壤全氮含量的实时预测精度。使用布鲁克MATRIX_I傅里叶近红外光谱分析仪对不同土壤水分的土壤样本进行了近红外光谱扫描,定性和定量的分析了土壤水分对近红外光谱的影响,并提出了一种消除土壤水分对土壤全氮含量预测影响的方法。近红外光谱扫描结果显示在同一全氮含量水平下,随着土壤水分含量的增加,光谱吸光度呈逐渐上升的趋势,且变化趋势为非线性。通过对1 450和1 940 nm两个水分吸收波段的差分处理,设计了水分吸收指数MAI(moisture absorbance index),再对土壤按照水分含量梯度进行分类,提出了相应的修正系数。修正后的6个土壤全氮特征波段处(940,1 050,1 100,1 200,1 300和1 550 nm)的土壤吸光度值作为建模自变量,使用BP神经网络建立了土壤全氮预测模型,模型的RC,RV,RMSEC,RMSEP和RPD分别达到了0.86,0.81,0.06,0.05和2.75;与原始吸光度所建模型相比较模型精度得到了显著提高。实验结果表明本方法可以有效地消除土壤水分对近红外光谱检测土壤全氮含量预测的影响,为土壤全氮含量实时预测提供了理论和技术支持。 相似文献