太赫兹波是一种波长介于红外线和微波之间的电磁波，由于处于光子学到电子学的过渡区域，其具有很多独特的属性，如指纹光谱性、低能性、特殊穿透性等。太赫兹波与非极性材料作用会产生独特的吸收谱-指纹谱。极性分子，如水分子，非极性分子，如二氧化碳分子，对太赫兹波的吸收有着非常明显的区别，因此太赫兹吸收谱对检验分子特性有着重要价值。
鉴于太赫兹吸收光谱的指纹特性，对于物质识别分类具有重要应用。研究人员改进了对公共空间模式（CSP）研究的方法，提出了一种从吸收光谱库中识别混合物质成分的方法：通过卷积神经网络识别CSP分析的结果来确定混合物中是否存在特定成分，用于现实生活中的生物分子检测。
实验中需要鉴别的物质有：利用四种相似的氨基酸（两两掺和，做成压片），分别是L亮氨酸，L缬氨酸，L酪氨酸，DL酪氨酸制成其中任意两者的1:1混合物，一共六种混合物质。
▲ 六种氨基酸混合物压片
▲ 在实验装置上搭建的透射式太赫兹时域光谱系统
该系统包括五个组件：飞秒激光器、光延迟线、发射器PCA、样品台和接收器PCA。输入激光束的中心波长为 1560 nm，脉冲宽度约为100 fs，重复率约为100 MHz，功率约为80 mW。在通过线性偏振器 (LP) 和半波片 (HWP) 后，输入光束被平均分成泵浦光束和探测光束，分别用于太赫兹的产生和检测。来自发射器的太赫兹光束由两个TPX 透镜准直和聚焦，并由另外两个TPX 透镜准直和聚焦到接收器。THz波穿过 PE载物台的区域，在该区域上放置由氨基酸样品压缩的颗粒，并测量和收集样品的时域光谱数据。
▲ 将物质的时域信号转换成频谱数据（左图）和吸收率（右图）
▲ 通过压片的透射光谱扫描数据，计算其物质空间分布矩阵
在数据处理上，计算所有像素点的吸收光谱，并压缩成二维矩阵，选择吸收峰的频率区域作灰度图，最后得到混合物质的二维相关光谱。
基于LeNet-5构建了一个卷积神经网络，网络选择Adam训练策略，并使用二元交叉熵损失函数计算预测结果和数据标记之间的距离，最后进行定性识别氨基酸混合物太赫兹光谱的测试。
▲ LeNet-5卷积神经网络
基于分量空间模式分析和卷积神经网络的混合物质成分定性分析方法，氨基酸混合物的太赫兹光谱数据明显地被分解为含有各组分的化学图，对混合物成分的定性分类的精度提高到100%。
本技术可检测在复杂混合物中的少量化学成分，从而为室温和高湿度环境中的包裹检测和危险品检测提供有效手段。
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