分布式光纤声传感（DAS）技术将单根光纤视为传感和传输介质，可实时探测光纤附近的振动/声波信号，具有环境适应性强、长距离、空间连续测量等优势。本文借助海底观测平台，将DAS解调仪与传感光纤一同布放于深海，展开了为期21天的深海原位测试试验。在1423 m的深海环境中，成功实现海底振动传感系统，其平均背景噪声约为0.464mrad/Hz。这一结果与实验室测量结果相近。海试的数据采集结果进一步验证了该系统的可行性，通过对不同工作状态（入水、着底、移动和抛载上浮）下采集到的振动信号的时频特性进行了分析，能够清晰识别出各工作状态下的信号特征。该深海级分布式光纤地震系统提供了一种新的工程方案，海底的原位布放可以实现在更远海域和更深海底的分布式光纤地震采集，对海洋地球物理研究具有重要意义。

为解决光谱数据差异导致模型不稳定的问题，研究了不同批次中式菜肴营养素含量预测模型的传递方法。以间隔3个月制作的番茄炒蛋样本为例，采集光谱数据并利用理化方法测定蛋白质含量(每批次120个样本)；选择预测效果较好的第二批次模型作为主模型，将分段直接标准化(Piecewise Direct Standardization, PDS)算法、模型更新(Model Updating, MP)和斜率/截距(Slope/Bias, S/B)修正法联合(PDS-MP-S/B)用于菜肴类模型传递，分析不同PDS窗口数和标准集数对预测结果的影响。当PDS窗口数为11且标准集数为100时，PDS-MP-S/B算法对蛋白质含量的预测结果明显优于无模型传递和单独使用3种算法时，预测模型的预测集决定系数R2(Pred)为09628，相对预测偏差(Relative Prediction Deviation, RPD)为56731，预测均方根误差(Root Mean Square Error of Prediction, RMSEP)为03157。从光谱、模型、结果三个方面实现了模型传递，提高了模型的通用性，减少了建模成本，为中式菜肴的快检提供了理论支持。

为了提升RANSAC算法的匹配正确率, 提出了一种基于二次匹配策略的RANSAC算法。该方法首先将所有样本点中误差过大的特征点进行剔除, 以减小迭代次数, 提高算法匹配速度; 再通过反向匹配的方式进行二次匹配, 保证了算法匹配的准确率和可靠性。实验结果证明, 所提算法匹配正确率和速度都有所提升, 并且在光照变化、模糊环境的干扰下, 仍具有较强的鲁棒性和可靠性。

纯棉与丝光棉制品是日常生活中常用的两种纤维制品, 但是由于二者在物理结构和化学结构上非常相似, 以至于使用一些简单的方法难以准确识别一部分纯棉与丝光棉制品。 提出一种使用水含量作为扰动的二维相关光谱结合机器学习方法来对二者进行鉴别的新方法。 共使用从专业机构获得的200个标准样本来设计实验对新方法进行验证, 其中包括100个纯棉样本与100个丝光棉样本。 对每一个样本, 使用水含量作为扰动, 分4次改变样本水含量并采集该水含量下样本的一维光谱, 其中4次的水含量分别为20.20%, 14.52%, 7.77%与0%。 根据四条不同的一维构造每一个样本的动态光谱, 再通过二维相关算法来计算其同步二维相关光谱, 从该同步二维相关光谱中使用移动窗口技术提取三组不同的分类特征, 每组特征分别对应一个设计好的支持向量机(SVM)分类器。 之后本文提出一种基于信息熵的多分类器融合方法, 根据权值不同, 将三个分类器融合为一个具有更优效果的强分类器。 为了验证方法的准确性与有效性, 设计了严谨的实验对方法进行验证。 实验首先按照传统的从一维光谱中提取特征的方法对纯棉与丝光棉样本进行鉴别, 使用两种样本各50个来进行分类模型建立, 剩余的进行模型验证, 分类效果最高只有76%。 但是基于从二维相关光谱中提取的三组特征设计的三个支持向量机(SVM)分类器的准确率分别可以达到88%, 90%, 88%, 最后根据提出的基于信息熵的多分类器信息融合方法将三个分类器进行融合同一可以得到92%的分类准确率, 比三个基础分类器准确率都有提升。 与从一维光谱中提取特征并设计分类器进行分别鉴别相比, 从二维相关光谱中提取特征设计多个分类器并使用基于信息熵的多分类器信息融合方法进行分类鉴别具有更高的分类准确率。 二维相关光谱将光谱信息扩展到更高的维度, 将一维光谱中隐藏的折叠峰进行展开, 因此具有更高的分类准确率。 提出的方法是一种快速准确鉴别纯棉与丝光棉制品的新方法。

Hassanieh等设计了一种基于稀疏傅里叶变换的实时宽带频谱感知和解译技术BigBand, 该技术利用3台通用低速采集卡, 实现最多2个混叠稀疏信号的解译。本文基于BigBand给出一种利用多通道低速采集卡宽带频谱感知设计方案, 实现用低速采样解决宽频范围内多稀疏信号的快速感知解译。同时给出了一种该方案的实验验证方法。实验结果表明, 四通道BigBand能支持同一频点最多3个信号混叠的恢复。

使用自主研发的钨系统中频感应加热炉对AlN粉料进行了烧结提纯处理实验, 并用XRD、SEM、IGA和GDMS等表征方法分析了烧结后的样品。实验发现, 高温(2 250 ℃)长时间(50 h)烧结提纯工艺效果显著, 但AlN粉料损耗高达47.37%；而低温(小于2 000 ℃)分段式短时间(每段10 h)烧结提纯工艺粉料损耗低于2%, 但是提纯效果一般。通过对实验结果的综合分析, 提出了一种AlN粉料烧结提纯的改进工艺, 最终得到了氧含量仅238 ppm、碳含量135 ppm的高质量AlN单晶生长原料, 并且显著增加了原料的利用率。

根据物理气相传输法(PVT)AlN晶体生长特点及工艺要求，自主设计了AlN晶体生长炉及其配套热场。FEMAG 软件热场模拟结果表明，自主设计的晶体生长炉及其配套热场可以达到AlN晶体生长所需坩埚内部温度梯度要求。基于设计的PVT生长炉，开展了在2250℃生长温度、40h长晶时间条件下的自发形核生长实验。实验研究结果表明，在该工艺条件下，通过自发形核可生长得到典型长度为3~5mm、直径为2mm的高质量AlN单晶；AlN晶体的c-plane(0001)生长速率最快，易形成尖锥形晶体结构，不利于晶体的扩径；Raman表征图谱中AlN晶体的E2(high)半峰宽仅为5.65cm-1，表明AlN晶体质量非常高；SEM、EDS分析得出晶体内部质量较为均匀，c-plane和m-plane腐蚀形貌特征明显。

通过FT-IR(傅里叶变换红外光谱)和Raman(共焦激光拉曼光谱)分析黄芩苷包合物, 对拉曼光谱法作为一种新的验证包合物形成方法的可行性进行验证。采用饱和水溶液法制备黄芩苷包合物, 共焦拉曼光谱仪和傅里叶转换红外光谱仪分别测定并获得β-环糊精、黄芩苷、黄芩苷与β-环糊精物理混合物及黄芩苷包合物四种固体粉末的拉曼图谱和红外图谱并将其进行对照分析, 这两种方法互相印证, 互相补充, 可增强鉴定的准确性、可靠性, 共同证明了黄芩苷通过氢键作用嵌入β-环糊精的疏水空腔形成包合物, 从而增加了它的稳定性。拉曼光谱法具有快速、准确、简便、无损测量等显著优势, 可作为验证药物包合物的形成重要手段。

制备对乙酰氨基酚固体分散体, 采用拉曼光谱法与经典方法进行验证, 以期获得一种新的简单易行的固体分散体的验证方法。以聚乙二醇6000(PEG6000)为载体, 用熔融法和溶剂-熔融法制备对乙酰氨基酚固体分散体, 在457.5 nm激发波长下扫描得到其拉曼光谱、10~90°(2θ)范围扫描获得X-射线粉末衍射图, 经KBr压片后, 在400 cm-1~4000 cm-1范围内扫描得到傅里叶变换红外光谱(FT-IR)图, 分别分析固体分散体与药物、载体和物理混合物的差别, 验证固体分散体的形成。两种方法制备的固体分散体中对乙酰氨基酚可能均以分子、无定形和微晶状态分散, 三种鉴别方法得到的结果一致。通过X-射线衍射法和红外光谱法佐证了拉曼光谱法在用于对乙酰氨基酚固体分散体验证中的可行性, 而且拉曼光谱法简单易行, 是一种新的验证固体分散体形成的物相鉴别方法, 也是一种理想的、很有前景的分析方法。

研究应用拉曼光谱法分析验证氯霉素包合物的可行性。采用拉曼光谱仪和傅里叶红外光谱仪分别测得β-环糊精、氯霉素、β-环糊精和氯霉素物理混合物、氯霉素包合物四种物质固体粉末的拉曼图谱和红外图谱, 并对其进行对照分析。 结果表明拉曼光谱法可获得与红外光谱法一致的结果, 结果表明氯霉素的苯环结构和易水解基团二氯乙酰胺基通过氢键作用被包裹在β-环糊精的空穴结构中形成包合物, 增加了氯霉素的稳定性和溶出度, 并且拉曼光谱法具有快速、准确、简便、无损测量等显著优势, 可作为验证药物包合物的形成重要手段。