光伏发电是目前太阳能最佳的利用方式之一，但发电成本高。利用聚光结构提高光的转换和收集效率，是提高太阳能电池效率、减少电池用量、降低光伏发电系统成本的重要途径。以Lumogen F Red 305 (LR305) 染料作为荧光材料，将其掺杂到PMMA中，通过本体聚合法制作出尺寸为50 mm×50 mm×5 mm的PMMA平面荧光太阳能聚光波导，对其光学特性进行表征，同时将太阳能电池粘贴到聚光波导的输出端面，通过测试平面荧光太阳聚光波导对太阳能电池性能的影响研究了荧光太阳能聚光波导的聚光特性。
自变量筛选是定量光谱分析领域的研究热点，简便且高效的自变量筛选方法不但可以降低分析计算量，提高分析精度，同时还可以减轻对仪器光谱分辨能力的依赖，降低分析成本。波长筛选也是光谱法无创血液成分检测研究的重要环节。动态光谱理论为血液无创检测提供了极佳的思路，但长期局限于使用宽带光源和高分辨率的光谱仪器，分析中需要大量波长限制了动态光谱法的进一步发展。为了去除冗余信息，使检测走向低成本化和集成化，提出了基于变量投影重要性(variable importance in projection，VIP)分析的波长筛选方法。通过分析PLS模型中各维自变量对因变量的解释能力，从而剔除重要性较低的变量保留解释能力强的波长。以232例受试者的临床实验数据为基础，以血红蛋白含量为分析对象，经投影重要性分析后将波长数由586降至64，波长筛选后血红蛋白预测模型的测试集平均相对误差(MREP)为1.82%，使用了极少的波长便可得到满意的结果;结合Bootstrap方法对模型进行显著性检验后验证了波长变量的解释能力。首次指出了使用动态光谱法检测血红蛋白的敏感波长带。基于投影重要性分析的波长筛选迈出了动态光谱走向实用的重要一步，为实现低成本在线分析打下了基础，同时也为其他领域的光谱分析提供了重要的参考和新的思路。
测量不确定度，表征合理地赋予被测量之值的分散性。应用ISO/IEC Guide 98: 1993 Guide to the expression of uncertainty in measurement(简称GUM方法)的自下而上的策略进行测量不确定度的评定，剖析完整的分析测量过程，可以找出影响测量结果准确性的主要因素;采取针对性的措施，设法消除或降低这些因素的影响，可以改进测量方法。以电感耦合等离子体质谱法测定淀粉和面包糠中铝含量为例，其不确定度来源于测量重复性、最小二乘法拟合工作曲线的过程、标准储备液及其分取稀释过程的不确定度、溶液体积及样品称量过程的不确定度。经过各不确定度分量的评定，得知主要分量是由最小二乘法拟合工作曲线引入的相对标准不确定度urel(cAl)1，其次是由配制标准溶液系列的稀释过程引入的相对标准不确定度urel(cAl)3、由测量结果的重复性引入的相对标准不确定度urel(rep)。因此，采取较高灵敏度的质谱工作模式、增加测定次数、合理选取校准曲线的系列浓度点数值、选用相对误差较小的量器等措施进行方法改进。改进之后，三个主要分量urel(cAl)1，urel(cAl)3，urel(rep)分别从(0.035 8，0.013 2，0.008 5)降为(0.006 0，0.010 5和0.003 3)，铝量的合成相对标准不确定度从0.039降为0.013，扩展不确定度从1.8 mg·kg-1降为0.4 mg·kg-1(k=2)，效果显著。
X 射线管是目前X射线荧光光谱分析中最常采用的激发源，它所产生的原级谱成为了X荧光光谱中本底成分的主要来源，在对这种光谱进行进一步的分析处理之前需要对其本底进行扣除，对本底估计的准确性直接影响后续处理步骤的效果。对射线管激发X荧光光谱的成分进行了分析，针对其本底特点构造了一种本底强度的估计方法，并根据实测谱线构建了理论测试谱线以便对光谱处理算法的效果进行评价。该方法利用测得X射线荧光光谱中不包含特征峰的谱段对X射线管原级谱造成的本底成分进行估计，使用只包含连续本底的谱段对整个测量谱段进行插值，从而避免了谱线特征峰重叠或对半高宽估计不当时所产生的影响。利用构建的测试光谱对 SNIP法、傅里叶变换法和本文的本底估计方法的使用效果进行了比较，使用该方法估计的本底与理论本底更加接近。结果表明使用的方法对X射线管激发的X荧光光谱的本底估计准确，可以采用这种方法对连续本底进行扣除，在对实际测得的X射线荧光光谱的本底扣除中取得了较好的应用效果。
Comparison of Spectral and Molecular Analyses for Classification of Long Term Stored Wheat Samples
This study aimed to determine whether NIR spectroscopy and protein band analysis can differentiate the grain samples of 15 wheat genotypes stored for different periods: Group Ⅰ (91 weeks), Group Ⅱ (143 weeks), Group Ⅲ (194 weeks), and Group Ⅳ (246 weeks). Samples were harvested from previously-conducted field trials, and stored at +4 ℃. A-PAGE and SDS-PAGE methods were utilized to separate gliadin and glutenin fractions, respectively. A qualitative calibration model based on the Support Vector Machine (SVM) method was generated and validated using NIR spectra taken from samples. Results indicated storage length did not have an effect on molecular band fractions. Use of this method would not be considered an effective tool for discrimination of samples stored for different lengths of time. Spectral techniques may have potential in sorting samples based on their storage time. The SVM calibration model generated here had an acceptable true classification rate (over 80%) for separating all groups, while only Groups Ⅱ and Ⅳ were precisely separated (100% true classification rate) in the validation step.
Natural Bond Orbitals (NBO), Natural Population Analysis, Mulliken Analysis of Atomic Charges of 2-[(2, 3-Dimethylphenyl) Amino] Benzoic Acid
The spectroscopic properties of the FT-IR and FT-Raman spectra of the 2-[(2,3-dimethylphenyl)amino]benzoic acid (DMPABA) compound have been recorded in the region 4 000～400 cm-1. The molecular structure, vibrational wavenumbers were calculated using DFT (B3LYP) method with 6-31G(d,p) and 6-311++G(d,p) basis sets. The Geometrical structure, vibrational frequencies, corresponding vibrational assignments of 2-[(2,3-dimethylphenyl)amino]benzoic acid (DMPABA) have been investigated experimentally and theoretically using Gaussian03 software package. The detailed Molecular orbital calculation such as Natural Bond Orbitals (NBO), Natural Population Analysis (NPA) and Mulliken analysis of atomic charges is also calculated.
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