由于大范围三维激光扫描易受到采集车的多频率振动噪声的干扰，获取的路面三维形貌精度低。传统滤波和图像处理技术存在无法进行分量分析和过程复杂等缺陷。针对此问题，提出一种基于改进的哈里斯鹰优化（AMHHO）算法的变分模态分解（VMD）算法来对路面分量进行分析，精确剥离多频率振动信息。对车载3D激光相机获取的路面点云数据进行降维得到路面纵剖面信号，用所提AMHHO-VMD算法进行分解，对分解得到的本征模态函数（IMF）进行傅里叶变换并结合采集单元振动状态判定多频率振动信息。最后将筛选后的有效分量重构，得到精确的路面三维形貌。实验结果表明：与经验模式分解（EMD）算法和小波包分解算法相比，所提AMHHO-VMD算法能将多频率振动分量从原始路面点云中剥离，获得精确的路面三维形貌。

利用严格耦合波理论和时域有限差分方法设计了一种应用于940 nm垂直腔面发射激光器的Si基零折射率对比度光栅反射镜。对零对比度亚波长光栅(Zero-index-Contrast subwavelength Grating, ZCG)的高反射特性进行了研究，分析了ZCG实现宽带高反射的条件。此外，讨论了光栅结构参数对反射性能的影响并计算了制作公差，模拟分析了ZCG尺寸与垂直腔面发射激光器(Vertical-Cavity Surface-Emitting Laser, VCSEL)氧化孔径尺寸对镜面损耗的影响。所设计的ZCG带宽可达280 nm, Δλ/λ0=29.8%。该反射镜可以替代VCSEL中传统的分布式布拉格反射镜，降低了工艺难度和生长成本，同时有利于VCSEL与其他Si基光电子器件的集成。

生物柴油作为一种新型的清洁能源被越来越多人重视。现有利用化学法制备生物柴油方法, 普遍存在反应时间长, 能耗大, 环境污染严重等缺点。针对以上缺点, 设计了一种新型连续流的微波反应器用于制备生物柴油, 通过 COMSOL Multiphysics软件, 将电磁场、化学反应动力学、层流和传热传质进行多物理场耦合来模拟反应过程, 通过分析反应物流速对温度的影响, 盘管匝数、盘管螺旋尺寸以及腔体尺寸对能量利用率的影响, 整体优化反应器结构尺寸, 实现了 93.7%的微波能量利用率。

连续监测血糖浓度是控制糖尿病及其并发症的前提, 无创伤性血糖浓度检测方法备受关注。近几十年来, 随着测量精度的不断提高, 基于光学的无创伤性血糖浓度检测方法呈现出巨大发展潜力, 有望在未来实现临床应用。本文详细介绍了偏振光旋光法、光学相干断层成像法、红外光谱法等主流光学无创血糖检测方法, 重点对其基本原理、测量优势、测量精度、存在问题与可能解决方法等进行了综述和分析, 对比发现红外光谱法在测量精度方面具有明显优势。最后指出未来还需从提高仪器信噪比、消除背景干扰以及建立更加普适的校正模型等方面展开研究。

对Xilinx SRAM型FPGA的配置RAM的帧物理组织进行了研究，给出了提取帧结构的方法，并给出了比特流中帧的排列顺序；分析了SEM IP核的中间文件的结构并给出了提取必要位的方法，通过对必要位进行0/1翻转，用以模拟辐射环境下FPGA易出现的单粒子翻转问题；设计了PC端界面以实现完整的人机交互。故障注入系统在FPGA片上实现，通过内部ICAP接口实现对配置数据的读写，无需处理器参与。通过对待测电路的必要位逐位进行翻转及修复测试后对每个位进行了分类，分类结果可用于在后续故障修复中对特殊位进行重点防护。

不同类型的烟草在元素种类和元素含量上存在一定的差异，本文基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术，采集了不同种类烟草的原子发射光谱，并结合支持向量机方法，实现了烟草的快速分类鉴别。文章选取了市面上9种不同品牌的香烟，提取了其烟丝LIBS谱线的全部特征峰，通过对全谱进行窗口平滑去背景和峰位漂移的修正等预处理，再进行主成分分析降维，结合支持向量机方法(SVM)，建立了分类模型，给出了9种品牌香烟烟草的分类结果，平均准确度达到9747%。实验结果表明: 激光诱导击穿光谱技术在烟草防伪鉴定和现场快速识别分类等方面具有巨大的应用潜力。

实时光谱识别是目前干涉式成像光谱仪领域研究的热点问题之一, 其难点在于复原光谱数据量大及对识别算法的实时性要求高。基于FPGA器件设计了一种基于光谱角匹配(SAM)算法的干涉式成像光谱仪多通道实时光谱识别系统。该系统将多个不同的参考光谱分别存储在其对应通道的存储器中, 根据SAM算法实时计算输入光谱与各通道参考光谱之间的光谱角, 通过对各通道输出的光谱角进行比较而实现光谱的实时识别。仿真结果表明, 系统在Xilinx芯片XC7A100TFGG484-2上对复原光谱进行实时有效识别的运行频率可达100MHz。系统以流水线方式运行, 具有速度快、体积小、便于升级等优点, 为干涉式成像光谱仪实时光谱识别的工程实现提供了一种有效的技术途径。

为了实现对四唑类化合物的快速非接触识别和分类, 本文搭建了激光诱导击穿光谱和拉曼光谱集成测试系统。首先采集了4种四唑类化合物在1 064 nm激发波长下的拉曼光谱, 包括四氮唑、5-氨基四氮唑、1, 5-二氨基四氮唑和1-甲基-5-氨基四氮唑。通过对特定官能团拉曼峰位的分析, 成功地将它们鉴别出来。然后基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术, 采集各个样本的等离子体辐射光谱。选取140组光谱数据进行训练, 建立分类模型, 剩余60组数据对所得的类型区域的准确性进行验证。本文基于主成分分析(PCA)与支持向量机(SVM)相结合的算法, 建立了两个分类模型。一是将全谱进行主成分分析, 选取前64个主成分, 利用支持向量机(SVM)算法建立模型。二是通过对比光谱差异, 选取10个特征波长进行主成分分析, 选取前3个主成分建立模型。发现前者平均预测准确度只有883%, 而后者60个光谱样本点全部落在其对应的标准样品类型区域内, 分类准确度达到100%。实验结果表明, 将激光诱导击穿光谱和拉曼光谱联合使用, 可以准确地鉴别四唑类化合物。

采用磁控溅射镀膜仪制备了基于过渡金属W和介质SiO₂的6层薄膜样品,膜系结构为Cu (>100.0 nm)/SiO₂(63.5 nm)/W(11.0 nm)/SiO₂(60.0 nm)/W(5.4 nm)/SiO₂(75.5 nm)。在250~2500 nm的波长范围内,该样品的太阳光吸收率为95.3%,且在400 ℃低真空(6 Pa)条件下退火72 h之后,样品的反射光谱特性变化较小,证明了该样品具有极高的热稳定性。使用红外热成像仪对样品的红外辐射特性进行了在位实时表征,结果表明样品具有低辐射特性。这些优良的特性有利于该样品在太阳能光热转换中的应用。

这项研究是利用太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术结合多元统计方法, 对14种外表看起来极其类似的不同苜蓿牧草品种进行鉴定识别的可行性研究。 通过实验测试获得苜蓿牧草品种在0.1～1.5 THz有效波段的吸收系数和折射率等光谱参数, 并且测试光谱揭示不同种类的苜蓿牧草在时间延迟、 吸收强度和折射率等物理参量的平均值上都有所不同。 尽管以上提到的这些太赫兹特征差异意味着太赫兹时域光谱(THz-TDS)鉴定识别牧草品种是可行的, 但是, 由于没有特征吸收峰作为指纹谱识别依据, 因此, 本文利用多元统计方法聚类分析(CA)和主成分分析(PCA)在光谱参数和不同品种的苜蓿草种之间建立模型用以进行辅助验证, 通过CA方法计算得到牧草间的欧氏距离以及通过PCA方法获得牧草的任何两个样本的PC1分值显示CA和PCA之间存在着很好的一致性, 说明CA和PCA两种多样统计方法均能反映牧草间的差异。 因此, 太赫兹时域光谱技术结合多元统计方法能够成为一种有效的快速检测识别不同苜蓿牧草品种的方法, 进而为将来建立牧草品种太赫兹光谱数据库奠定基础。