提出融合变分模态分解（VMD）和自编码器的预测方法，将温升特性曲线分解成若干个子信号分量，其中包含高频的波动量、中间量和低频的趋势量，然后利用自编码器对每个分量进行预测，最后将分量的预测值相加，从而实现对PIN二极管温升特性曲线的精准预测。通过与多种机器学习方法的对比验证了结合VMD分解可有效提升预测精度，同时也验证了自编码器在特性曲线拟合上的优势。

针对高功率微波波形参数对限幅器温度分布特性的影响，基于双级PIN限幅器的场路协同仿真模型对微波脉冲幅值、频率对温度分布的影响展开了仿真研究。结果表明：微波脉冲幅值、频率的提升会使双级PIN限幅器中PIN二极管的高温区域分布向P区拓展、高温区域分布范围扩大；相对而言，微波脉冲幅值对温度分布的影响更为显著，频率对温度分布的影响相对较小。

为研究系统级射频设备高功率微波前门效应，采用注入法对某4G基站的滤波器、环形器、低噪放及功放构成的射频前端进行实验研究。结果表明，高功率微波脉冲上升沿和下降沿被射频前端滤波器强烈反射，脉冲平顶段反射很小。反射波形在上升沿及下降沿呈尖峰、在脉冲中部呈平底，显示高功率微波陡峭的上升沿和下降沿包含的丰富的滤波器带外频率成分被反射，导致通过滤波器的脉冲头尾被削弱。经滤波器后，高功率微波脉冲可由环行器进入上行通道低噪放，进而被反射，环行进入下行通道功率放大器，被再次反射，再环行从注入口输出。实验中监测到了经两次反射环行的高功率微波脉冲。说明在高功率脉冲条件下，原本由环形器隔离的下行通道功率放大器同样会承受上行通道进入的高功率微波脉冲损伤的风险。

由于水中悬浮物的散射以及水体对光的吸收，水下图像有严重的色偏、雾化以及模糊现象。针对现有基于深度学习的水下图像增强算法使用单一的卷积和上下采样方式，导致图像特征提取不充分的问题，本文构建了基于多尺度特征提取的下采样模块、上采样模块和特征提取模块，并在此基础上提出了一个基于多尺度特征提取块级联（MS-FEBC）的水下图像增强网络框架。为进一步提高网络的特征提取能力，在网络高维特征空间中添加了CBAM注意力机制。实验结果表明，与现有算法相比，本文算法有效解决了水下图像存在色偏、雾化和细节丢失等质量较低的问题，在4种客观评价指标上均有显著提升，对图像SIFT特征点检测和Canny边缘检测视觉任务的性能有明显提高。

基于密度泛函理论（Density Functional Theory，DFT）研究了锕系元素铀（U）、钍（Th）、钚（Pu）在二维金属材料锑烯表面的吸附特性。采用线性响应法拟合得到描述铀、钚5f轨道电子强格点库仑作用的哈伯德U值分别为2.24 eV和2.84 eV。利用DFT+U计算发现，锑烯难以吸附钚原子（吸附能为负值），而对铀、钍原子具有较强的表面化学吸附以及丰富的稳定吸附位点。铀和钍原子能量上最稳定的吸附位点分别为桥位——孔位之间和孔位，吸附能分别为4.40 eV和3.62 eV。通过电子结构、电荷转移和最高占据态轨道波函数分析发现，铀、钍原子使锑烯的带隙中出现杂质态，并与锑烯之间通过强p-d轨道耦合使其稳定吸附。进一步计算了吸附率随温度的变化，得出铀和钍在锑烯表面的解吸温度分别达到837 K和660 K。结果预示锑烯是一种良好的铀、钍吸附材料，在海水提铀等领域具有潜在应用。

细菌感染会造成伤口愈合延迟，增加患者和医疗卫生系统的负担，因此非常需要对伤口细菌进行及时检测和适当的处理。基于细菌自发荧光原理，设计了一种对伤口常见细菌快速检测成像的系统，可用于辅助识别伤口细菌负荷和判断感染情况，无需采样培养或染色鉴定。使用智能手机采集细菌荧光图像，以405 nm LED作为细菌激发光源，配合荧光图像信息提取和定量算法能够快速识别提取图像上的感兴趣区域并对荧光信号进行量化，定位细菌荧光信号区域。梯度浓度实验证实了荧光强度与细菌浓度高度相关，荧光强度与浓度之间存在线性关系，随着细菌浓度的降低，荧光信号强度呈下降趋势，系统最小检测限约为10⁵ CFU/mL。与传统细菌检测方法相比，本装置具有操作简单、检测速度快、成本低等特点，为伤口细菌检测提供了一种新的手段。

为了降低向列液晶调制器的相位延迟漂移影响以提高可调谐液晶双折射滤光器的透过轮廓和谱线定位精度，提出了一种基于傅里叶分析的非线性拟合原位定标方法。该方法从偏振干涉理论出发，利用傅里叶分析获得双折射滤光器每一级的相位偏移量；然后建立相位偏移量与向列液晶调制器相位延迟漂移量的函数模型，最终采用非线性拟合法获得相位延迟漂移量，从而实现双折射滤光器的原位定标。误差分析和实验研究表明，该方法对滤光器的晶体参数以及前置滤光片的误差依赖较弱；测量方法简单便捷，一次测量即可完成定标；相位延迟漂移量的定标精度优于5°，对应双折射滤光器（带宽0.01 nm）的线心漂移量小于0.000 3 nm。