基于离轴积分腔输出光谱技术（OA-ICOS）设计并搭建一套近红外二氧化碳（CO₂）和甲烷（CH₄）传感系统，用于快速、实时和原位监测环境中的CH₄和CO₂。通过加入射频（RF）噪声源减少离轴积分腔输出光谱中的残余腔模式，从而提高了基于OA-ICOS的CH₄和CO₂传感系统的信噪比、精度和测量灵敏度。结果表明：加入RF噪声源后OA-ICOS系统的测量精度相对于无噪声源的系统提高了2.74倍。由Allan方差结果可知，在加入RF噪声源的OA-ICOS系统中，CO₂和CH₄的Allan方差值始终优于无噪声源的OA-ICOS系统，在1000 s时CO₂和CH₄的探测极限分别为0.55×10^-6和5.78×10^-9，相对于无噪声源的OA-ICOS系统探测极限至少提高了3倍。在5 s的平均时间下，加入RF噪声源的系统中CH₄和CO₂的噪声等效灵敏度分别为1.70×10^-9cm^-1·Hz^-1/2和1.07×10^-9cm^-1·Hz^-1/2。此外，对大气中CH₄和CO₂浓度水平进行了为期4 d的连续监测，以验证所发展的CH₄和CO₂传感器系统的稳定性和可靠性。

综述了功能性近红外光谱脑成像噪声源及去噪方法。从成像原理、噪声来源和发生机制等方面分析并给出了抑制噪声的方法和操作，详细分析了干扰的组成成分及特性，给出了有效去除方法和提高近红外光谱脑成像分析建模过程中的信号质量算法。这些方法能对近红外光谱脑成像数据的分析和处理提供指导。总结了3种会影响近红外光谱脑成像信号的噪声源：电气噪声、实验设计和操作误差、生理伪影，给出了2种实用去噪算法，并阐述了成像技术的发展趋势。

设计了集成固态噪声源以测得雷达接收机的增益和噪声系数。设计采用国产噪声二极管开发平面集成固态噪声源用于接收机性能检测, 包括噪声二极管集成、耦合器、驱动开关电路等。研究了平面集成固态噪声源超噪比(ENR)的测量方法, 以及接收机噪声系数和增益的计算公式。固态噪声源和接收机电路无缝集成, 极大减小了体积质量。设计的噪声源实现了28 dB的超噪比, 较好地满足了接收机的检测要求, 自检误差在可接受范围内。本设计通过了各类环境试验, 并在实际产品中得到应用, 取得较好的效果。

直接紫外-可见光谱法检测水质参数具有检测速度快、成本低、无二次污染、可实现在线和原位测量等优点，但受限于光谱检测精度和检测设备成本。基于该方法的检测系统一直较难推广。为此，利用海洋光学的工业级光谱仪USB2000+及脉冲氙灯光源搭建了一套低成本、快速的水质光谱检测系统。进而，在对系统噪声源进行全面分析的基础上，利用小波包软阈值去噪方法对原始光谱数据进行去噪处理。为了有效地评价去噪效果，同时采用海洋光学科研级光谱仪QE65000 配合稳定的氘钨灯光源搭建标准光谱检测系统，对同一样本溶液进行了紫外-可见吸收光谱采集。实验结果表明，搭建的系统能稳定、有效地采集原始光谱数据，进一步对原始数据采用基于软阈值的小波包去噪，能在保留水样紫外-可见吸收光谱特征的前提下，有效地去除原始光谱的各种噪声，提高光谱的信噪比，为采用低成本光谱检测设备进行水质参数分析奠定了基础。