为了更加精确地分析土壤光谱中不同水分吸收带内的光谱吸收特征参数在估测土壤水分含量(SMC)中的重要性，以新疆渭干河-库车河绿洲为研究区，采集38个土壤样本进行土壤光谱反射率及SMC的测定。利用去包络线消除法提取反射光谱水分吸收特征参数，包括最大吸收深度D、吸收谷右面积Ra、吸收谷左面积La、吸收谷总面积A、面积归一化最大吸收深度DA和对称度S, 将反射光谱水分吸收特征与SMC进行相关性分析，通过随机森林方法对光谱水分吸收特征参数进行分类，获取各参数对SMC的重要性。运用多元逐步回归模型建立SMC反演模型。结果表明：D、A与SMC的相关性最高，同时2200 nm及1400 nm波段范围内的光谱吸收特征参数与SMC的相关性优于1900 nm波段范围内的光谱吸收特征参数；对SMC影响较为重要的前5个参数分别为D2200、La2200、A2200、D1900和Ra2200；SMC的最佳预测模型是采用A2200、D2200建立的多元逐步回归模型，其建模集决定系数为0.88，建模集均方根误差为2.08，测试集决定系数为0.89，预测均方根误差为2.21，相对分析误差为2.80。随机森林分类能得到对

利用中红外光谱检测技术对甲醇汽油中的甲醇含量进行检测研究。由于中红外光谱易受外界环境干扰且数据量较大,为减小运算量并提高模型精度,采用无信息变量消除( UVE)法、竞争性自适应重加权取样(CARS)法以及遗传算法(GA算法)等来选择有效光谱波段,再建立对应的偏最小二乘(PLS)模型,最后分别建立PLS、UVE-PLS、GA-PLS和CARS-PLS模型,探索最优的甲醇含量检测模型。结果表明:CARS-PLS模型效果最好,预测相关系数和预测均方根误差分别为0.978和1.177。CARS算法是一种有效提取甲醇含量的中红外光谱检测方法,采用中红外光谱检测技术测定甲醇汽油中的甲醇含量是可行的,可以有效简化运算模型,提高模型检测精度。

利用Nd:YAG激光器、OceanHR2000+ICCD光谱仪建立激光诱导击穿光谱(LIBS)实验系统，设置合理的实验参数得到土壤样品LIBS数据，利用基于误差反向传播的人工神经网络(BP-ANN)算法，对含Cr浓度不同的样品进行了分析，选择CrI：425.435 nm为分析谱线，选择FeI：425.079 nm为参考线，在以相对峰强为输入模式下，对网络进行训练，建立定量分析模型，利用该模型进行预测，预测的相对标准偏差和相对误差均优于传统的定标曲线法得到的结果。

提出了一种绿茶成分分析和种类鉴别的新方法。利用FS920荧光光谱仪测量得到国内生产的26个绿茶样品的三维荧光光谱矩阵(EEMs),建立了不同种类绿茶在特定范围内(激发波长为300～550 nm,发射波长为310～750 nm)的三维荧光光谱图和等高线光谱图。采用平行因子分析法(PARAFAC)计算得到绿茶的3因子激发-发射光谱轮廓图和样品因子投影得分图。通过因子光谱特征分析确定绿茶的三种主要成分(茶多酚、黄酮醇及叶绿素); 通过三维荧光光谱图和等高线光谱图的图谱特征和样品因子投影得分图的分析,证实三维荧光光谱技术和平行因子分析法对绿茶进行成分分析和种类鉴别,是一种高效、精确的方法。

腔增强吸收光谱技术具有实验装置相对简单、灵敏度高、环境适应性强等特点, 是高灵敏吸收光谱技术的重要组成部分。随着半导体材料和封装工艺的发展, 腔增强吸收光谱技术在光路结构、光源选择、以及与其他光谱技术的联合应用方面有了极大的改进和拓展, 在环境监测、医疗诊断、国防建设、工业生产等领域有广阔的应用前景。对腔增强吸收光谱技术的研究现状、发展趋势、应用领域等方面进行详细的论述, 从腔增强吸收光谱技术的基本物理原理出发, 基于不同的光源描述常见的实验配置, 其次对改进光路几何结构的系统性能进行相关分析研究,此外概述了腔增强光谱技术与其他技术的联用情况, 并总结了目前该技术在不同领域的应用, 最后对各装置的发展前景进行了展望。

应用近红外光谱结合不同化学计量学方法对同仁乌鸡白凤丸原料、辅料、半成品、制剂进行定性和定量分析。建立原料药材的近红外标准光谱库, 利用质量控制(QC) 比较检索方法鉴别未知样品。采用主成分分析-马式距离法鉴别乌鸡。建立半成品标准光谱库, 用相似度匹配算法筛查阴性(缺味)半成品。采用偏最小二乘法对主要原辅料、半成品和制剂进行了定量分析。采用近红外混合过程分析仪结合移动块标准偏差法在线判断同仁乌鸡白凤丸半成品混合终点。所建立的定性分析模型能够对样品做出准确的分类;定量分析方法结果准确可靠。方法准确、可靠、快速、简便、环保, 可通过在线或旁线方式用于工业现场的原位检测。

拉曼光谱分析技术具有快速响应、非接触、检测限制小、灵敏度高的优点，广泛应用于生产生活的众多领域。然而实际测得的原始拉曼光谱总会有不同程度的基线漂移，严重影响光谱分析的有效性和准确性。针对现有基线校正方法容易造成估计基线偏低、校正后光谱抬升的问题，提出了一种基于局部对称重加权惩罚最小二乘（LSRPLS）的基线校正算法，该算法在非对称惩罚最小二乘的基础上，使用softsign函数引入局部对称加权的思想，对光谱中无谱峰的基线区域赋予相近的权重，并通过迭代调整估计基线的权重。在模拟和实际拉曼光谱上分别进行了验证。实验结果表明：LSRPLS基线校正算法不仅能对不同类型的光谱基线进行校正，而且与现有的基线校正方法相比，具有更高的准确度和稳定性。基线校正后的光谱在主成分空间上的聚集度得到提升，模型的分类准确性明显提高，说明LSRPLS算法在去除基线的同时，能够保留光谱的有效信息，为拉曼光谱的进一步分析提供了依据。

分子光谱学领域经典书籍，适合新手小白观看，同时也可以补充相关知识

在基于光声光谱技术的痕量气体检测系统中,光声池是决定系统性能的关键部件。针对传统柱形光声池受限于形状优化参数的问题,本文提出并设计了一种母线为双曲线的曲体束腰型光声池方案,该方案创新性地引入了母线离心率参数,实现了三维立体优化。本文基于有限元分析方法,利用COMSOL软件构建模型,分析母线离心率为7.14的光声池结构,得到了该结构在热黏性损耗作用下的前八阶声学模态值以及可视化振型。仿真结果表明,所设计的光声池的品质因数高达83.3;对光声池进行形状优化,发现光声池谐振腔长度对谐振频率敏感,母线短半轴长对声压幅值敏感。通过调节母线离心率可以有效地调节谐振频率且不影响声压幅值。光声池的幅频响应特性表明,较小的离心率易激发多谐振峰,在离心率为5时,激发的第一、第二谐振峰较强,它们的品质因数分别为75.9和128.9。本研究表明,此类曲体束腰型光声池具有优良的性能及较高的可设计度,对新型光声检测技术具备多场景适应能力,具有重要的理论和工程应用价值。

基于芯片实验室技术的表面增强光谱学在分析科学中的应用.pdf