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双波长激光移频激发拉曼光谱测试系统设计 被引量:11
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作者 王昕 吴景林 +3 位作者 范贤光 许英杰 卢仙聪 左勇 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期52-57,共6页
拉曼光谱检测常常受到荧光干扰,而移频激发拉曼差分光谱法(SERDS)是一种有效抑制拉曼光谱荧光背景的方法。基于该方法,采用两个波长相近、基于体布拉格光栅技术的固定波长激光器,设计了一套拉曼光谱测试系统。通过控制激光器的功率和温... 拉曼光谱检测常常受到荧光干扰,而移频激发拉曼差分光谱法(SERDS)是一种有效抑制拉曼光谱荧光背景的方法。基于该方法,采用两个波长相近、基于体布拉格光栅技术的固定波长激光器,设计了一套拉曼光谱测试系统。通过控制激光器的功率和温度,保证了输出波长的稳定性。采用高灵敏度的薄型背照式面阵CCD,设计了光谱数据采集光路和电路。同时,在软件上实现了差分光谱的三种重构算法,即简单积分算法、带数值插值的简单积分算法和多重约束解卷积算法。在实验中,利用文中系统对强荧光背景的某品牌香油进行了拉曼光谱测量,分别采用这三种算法处理差分光谱进行光谱重构,并对比了重构效果。实验结果表明,设计的系统能够有效抑制荧光对拉曼光谱检测的影响。 展开更多
关键词 移频激发 拉曼光谱 荧光抑制 重构算法
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移频激发差分拉曼光谱仪的多波长光源设计 被引量:1
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作者 周红武 蔡志坚 吴建宏 《半导体光电》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期396-400,共5页
拉曼光谱检测常常受到荧光的干扰,影响了该技术的推广应用。移频激发差分拉曼光谱方法(SERDS方法)已被证明是一种有效的荧光抑制方法。SERDS实现荧光抑制的关键在于其特殊的激光光源,不仅要求其输出多个相近的波长,而且要求输出的激光... 拉曼光谱检测常常受到荧光的干扰,影响了该技术的推广应用。移频激发差分拉曼光谱方法(SERDS方法)已被证明是一种有效的荧光抑制方法。SERDS实现荧光抑制的关键在于其特殊的激光光源,不仅要求其输出多个相近的波长,而且要求输出的激光功率较高、光谱线宽窄。采用Littrow光栅外腔半导体激光器原理设计实现了一种低成本、便携式的激光光源,可以在15nm的调谐范围内输出多个波长,光谱线宽小于0.2nm,输出功率可达80mW,适合用作移频激发差分拉曼光谱方法的多波长光源,实现拉曼光谱检测中对荧光干扰的抑制。 展开更多
关键词 荧光抑制 移频激发差分拉曼光谱 外腔半导体激光器
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移频激发差分拉曼光谱技术的研究进展综述
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作者 刘迎丽 牟涛涛 陈少华 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2024年第9期29-41,共13页
荧光干扰问题是拉曼光谱分析中的一大挑战,强荧光会严重影响拉曼光谱信号的检测。介绍了一种去除荧光干扰的移频激发差分拉曼光谱技术,同时介绍了几种差分拉曼光谱复原方法(积分法、曲线拟合法、解卷积法等),并对其原理、实现方式、性... 荧光干扰问题是拉曼光谱分析中的一大挑战,强荧光会严重影响拉曼光谱信号的检测。介绍了一种去除荧光干扰的移频激发差分拉曼光谱技术,同时介绍了几种差分拉曼光谱复原方法(积分法、曲线拟合法、解卷积法等),并对其原理、实现方式、性能特点进行了讨论。此外,还具体分析了差分拉曼光谱技术在食品、医学、农业等领域的应用情况,可知移频激发差分拉曼光谱具有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 拉曼光谱 移频激发 荧光抑制 重构算法
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拉曼光谱在精细农业土壤成分快速检测中的研究进展 被引量:3
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作者 李奇辰 李民赞 +2 位作者 杨玮 孙红 张瑶 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1-9,共9页
拉曼光谱分析技术利用分子运动对入射光产生非弹性散射的原理对分子成分进行检测,具有受水分干扰小、样本预处理小、与红外光谱信息互补等特点,在土壤成分快速分析方面展现了很大的优势。但是拉曼光谱信号弱,受荧光干扰强,为土壤拉曼信... 拉曼光谱分析技术利用分子运动对入射光产生非弹性散射的原理对分子成分进行检测,具有受水分干扰小、样本预处理小、与红外光谱信息互补等特点,在土壤成分快速分析方面展现了很大的优势。但是拉曼光谱信号弱,受荧光干扰强,为土壤拉曼信号的有效获取带来困难。为了分析拉曼光谱在土壤成分检测中的应用潜力,该研究综述了移频激发差分拉曼光谱技术、共焦显微拉曼技术以及表面增强技术等基于拉曼光谱的土壤成分检测技术,分析了土壤成分拉曼光谱检测的研究进展,并提出进一步研究建议。结果表明:1)脂肪族化合物以及芳香族化合物都具有拉曼活性,为基于拉曼光谱的土壤有机质含量的定性、定量分析提供了理论依据。为了弥补拉曼光谱对有机质整体定量预测精度的不足,采用红外-拉曼光谱融合方式补偿单独拉曼光谱数据中缺失的土壤有机质信息,可显著改善预测精度。2)利用表面增强技术可以增强土壤溶液中可溶性氮与土壤有效氮拉曼特征波峰的强度,获得了良好的定量预测效果,回归模型决定系数R^(2)达到0.91~0.99。3)土壤中很多含磷的化合物都具有拉曼活性,拉曼光谱是识别土壤中不同磷酸盐形态的极其有效的工具,在土壤磷素含量的分析中,应用小波包分解的拉曼光谱对滤除有机质的磷酸盐参杂土壤中磷素浓度进行预测,回归模型精度R^(2)达到0.94。拉曼光谱检测的样本范围取决于激发光照射在样本上的光点尺寸,而土壤样本的空间变异性为聚焦目标物质带来困难。因此,实现现场高分辨率检测的关键是获取有效拉曼信号、同时降低背景信号的干扰。移频激发技术与显微拉曼技术为农田土壤养分的原位测量提供了技术保障。建议:1)采用光谱融合方法提升回归模型的预测精度。2)降低冗余变量,提升模型的可解读性与重现性。3)充分考虑土壤对拉曼光谱的影响,为开发农田现场土壤成分快速检测技术提供参考。 展开更多
关键词 土壤 拉曼光谱 红外光谱 移频激发 共焦显微拉曼 表面增强拉曼光谱 精细农业
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用外腔半导体激光获取强荧光物质的拉曼特征峰位 被引量:1
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作者 娄秀涛 徐连杰 《物理实验》 2017年第2期10-12,16,共4页
利用外腔半导体激光器为激发光源,采用移频激发法测量了强荧光物质三环唑的拉曼特征峰位.实验结果显示:在783.2nm和785.7nm激发波长下采集的三环唑样品拉曼光谱信号严格重合,400~1 500cm-1拉曼差分光谱在596,1 319,1 373cm-1有明显的拉... 利用外腔半导体激光器为激发光源,采用移频激发法测量了强荧光物质三环唑的拉曼特征峰位.实验结果显示:在783.2nm和785.7nm激发波长下采集的三环唑样品拉曼光谱信号严格重合,400~1 500cm-1拉曼差分光谱在596,1 319,1 373cm-1有明显的拉曼特征峰,与文献报道一致. 展开更多
关键词 拉曼光谱 外腔半导体激光 荧光物质 移频激发
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双波长LD模块的拉曼光谱测试系统
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作者 范贤光 李帆 +3 位作者 王昕 许英杰 曾勇明 陈启振 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期640-644,共5页
荧光干扰是拉曼光谱检测过程中常见的干扰因素之一,而移频激发法是一种有效的克服荧光干扰的检测手段。移频激发法利用两个波长相近的激光分别激发被测物质,并将获得的拉曼光谱进行差谱。由于两次激发的荧光背景相同,而拉曼特征峰会产... 荧光干扰是拉曼光谱检测过程中常见的干扰因素之一,而移频激发法是一种有效的克服荧光干扰的检测手段。移频激发法利用两个波长相近的激光分别激发被测物质,并将获得的拉曼光谱进行差谱。由于两次激发的荧光背景相同,而拉曼特征峰会产生平移,因此可有效地消除荧光背景的干扰,进而利用一定的算法还原拉曼特征峰。移频激发法的关键在于两个激发光波长的稳定性,不稳定的波长差将严重影响对拉曼特征峰的还原效果。本文研制了一种拉曼光谱测试系统,该系统的双波长LD模块能够产生两个波长稳定的激发光(分别为784.7和785.8 nm),满足移频激发法的测试要求。影响激发光波长稳定性的因素主要是光功率和温度,本系统中对这两个因素均进行了实时的监控,以保证激发光波长的稳定。系统的硬件部分主要包括ARM主控板、双波长LD模块及其驱动电路、温度控制板、数字光开关、光谱检测光路和光纤探头(两个高功率的蝶形封装激光器);软件部分可自动获取被测物质的拉曼光谱图,并对其进行后续的处理。在稳定性测试实验中,对系统驱动电源电流和激光器温度的稳定性均进行了测试。测试结果显示,电流波动范围小于0.01 mA、温度变化范围小于0.004℃,能够有效地保证激发光波长的稳定性。最后,对某品牌花生油进行了拉曼光谱检测,并对检测结果进行了处理,获得了良好的效果。 展开更多
关键词 移频激发 拉曼光谱 双波长 驱动控制系统
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非法食品添加剂拉曼检测中的荧光抑制 被引量:2
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作者 周红武 蔡志坚 吴建宏 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期223-228,共6页
基于外腔半导体可调谐激光器(ECDL)设计了一种结构紧凑的移频激发差分拉曼光谱(SERDS)法的多波长光源,具有15nm的波长调谐范围,优于0.2nm的线宽以及最大80mW的输出功率。提出用多重约束反卷积算法对SERDS差分光谱进行复原处理,可有效抑... 基于外腔半导体可调谐激光器(ECDL)设计了一种结构紧凑的移频激发差分拉曼光谱(SERDS)法的多波长光源,具有15nm的波长调谐范围,优于0.2nm的线宽以及最大80mW的输出功率。提出用多重约束反卷积算法对SERDS差分光谱进行复原处理,可有效抑制噪声。应用SERDS方法对苏丹红I号、罗丹明B、三聚氰胺、乌洛托品等非法食品添加剂进行了测量,证明该方法不仅能很好地去除荧光背景,而且能大幅提高检测信噪比。 展开更多
关键词 光谱学 拉曼光谱 荧光抑制 移频激发 外腔半导体激光器 反卷积
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