88、拉曼光谱采样的综合考量

拉曼光谱采样的综合考量

1 引言:拉曼采样中的光学问题

拉曼实验在采样方面与更为常见的吸收光谱法有很大不同。拉曼效应是一种低强度的发射过程,而且样品必须由强大的光源照射。光源辐射的反射和散射不可避免地会被光谱分析系统收集,这使得我们要在主要为光源的光通量中测量微弱的拉曼特征。过去,解决这个问题限制了拉曼光谱学的实用性,如今这种限制依然存在。

要构建一个成功的拉曼系统,需要让样品尽可能被明亮的单色辐射照亮。散射光(无论是弹性散射还是拉曼散射产生的)都必须被高效收集并传输到光谱仪、摄谱仪或干涉仪中。由于拉曼发射非常微弱,不能浪费宝贵的光子,因此收集系统需要精心设计。为了获得最佳结果,照明和观察系统需要共同优化,以达到最满意的折衷方案。

收集到的反射和弹性散射辐射混合物必须与微弱的拉曼成分分离,然后对拉曼散射光进行处理和显示。过去,通常使用多个单色仪来实现分离,但近年来,高性能滤光片逐渐取代了这种方法。对于大多数情况,滤光片系统与单个单色仪、摄谱仪或干涉仪的组合就足够了。这种简化使得拉曼系统的通用性迅速扩展,现在拉曼系统通常会结合显微镜、望远镜或光纤束来照亮和观察样品,然后将收集到的光传输到处理系统,处理系统可以远离实验现场。

1.1 将照明和观察体积与光谱仪或干涉仪耦合

首先考虑经典的直角照明和观察系统,尽管在现代仪器中很少见到,但它能很好地定义我们所关注的光学问题。

1.1.1 直角观察——Barrett和Adams的分析

Barrett和Adams对拉曼问题进行了如下分析。假设光谱仪的光学孔径值为f0(光学孔径对摄影师来说很熟悉,用于定义光学系统处理的光锥大小。在光谱仪或干涉仪中,f值等于准直

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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