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拉曼光谱
简介:

拉曼光谱是一种用来获取大量化学信息的分析手段。这项技术通过检测样品的振动能级,尤其适合于(生)化体系的分子识别, 也能够通过控制样品所处的环境参数,例如温度来获得分子间相互作用的信息。拉曼光谱实验系统容易搭建,因此可以将其与显微镜技术结合进行化学对比成像。

应用描述 测量策略 产品优势 相关产品
应用描述

相关产品: MFLI, HF2LI, UHFLI, UHF-BOX



拉曼光谱是一种用来获取大量化学信息的分析手段。这项技术通过检测样品的振动能级,尤其适合于(生)化体系的分子识别, 也能够通过控制样品所处的环境参数,例如温度来获得分子间相互作用的信息。拉曼光谱实验系统容易搭建,因此可以将其与显微镜技术结合进行化学对比成像。


拉曼光谱基于样品的非弹性散射光。入射光将样品分子激发到虚态,随后从虚态衰变的过程中辐射出散射光。如果分子辐射后的终态与初始态不同,那么散射光的波长就相对入射光发生了偏移。 偏移可能是正向或者反向的,即斯托克斯偏移或者反斯托克斯偏移,波长的偏移量即可以直接表示为激发前后的能级差。当拉曼光谱与互补吸收以及光致发光技术一起使用时,就可以用来全面表征样品的微观性质,也可以监测指定的拉曼带宽的强度来观察样品经历的动力学过程。

测量策略

测量策略


非弹性散射光的强度通常比弹性散射光的强度低几个数量级,测量这个微弱的信号就成为了进行拉曼光谱实验时最主要的挑战。为了克服这个困难,通常使用激光来激发样品,激光激发可以精确的测定波长偏移量以及强度。在探测信号之前,还需要一个光学滤波装置用来滤去占信号强度大部分的弹性散射光(即非波长偏移部分)同时选择通过非弹性散射部分。而 Zurich Instruments 的锁相放大器在拉曼光谱装置的发射端和接收端之间建立了一座桥梁。



三种常用测量策略


① 调制转移光谱


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锁相检测技术可以用于检测明亮背景下的微弱信号。这需要使用光学调制器对于入射光进行幅值、频率、或者相位调制。调制后的信号将被锁相放大器提取从背景中分离出来。


优势

能够分辨出淹没在噪声或者荧光背景中的拉曼特征。

 


② 非线性泵浦-探测成像

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利用泵浦-探测技术,可以通过相干探测的方法检测振动能级的激发(例如正斯托克斯偏移)。通过脉冲时序控制与光学锁相测量是触发这个多光子过程的关键。受激拉曼散射(SRS)和相干反斯托克斯散射(CARS)也属于这个类别。

通过调制激光光束,锁相检测技术能够得到受激拉曼增益或者受激拉曼衰减系数。Boxcar平均器作为选件,可以用来捕捉信号中的短脉冲并且屏蔽掉和未被调制的激光噪声。


优势

高信噪比可以还原快速物理过程,短至催化剂反应,长至视频帧率时间尺度。




③ 扫描近场光学显微术(SNOM)

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由于近场效应,将金属针尖十分靠近样品表面可以提高拉曼散射的效率。另外成像分辨率取决于针尖半径,可以低至10 纳米,远低于衍射极限。这种策略也可以用于针尖增强拉曼光谱, 锁相环选件(PLL) 可以保持针尖谐振频率处于最大灵敏度位置。  


优势

高空间分辨率,因此可以用于高化学对比度的纳米尺度成像。



产品优势

UHFLI 600 MHz 锁相放大器


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━ 2个独立锁相单元,每个锁相单元配置 4 个独立谐波检测模块

━ DC - 600 MHz 频率范围,12 位高分辨率 65k 采样点示波器

━ 30 ns 的短解调时间常数,解调带宽超过 5 MHz

━ API 支持 Python, MATLAB, LabVIEW, C, .NET



选择Zurich Instruments的优势


━ 以上所有的测量策略都可以用 Zurich Instruments 的锁相放大器实现。

━ 您可以使用LabOne®DAQ模块配合我们的锁相放大器与扫描仪同步触发进行直接成像。另外,集成PID/PLL控制器能够提供反馈控制闭环,例如稳定激光器。

━ 使用Zurich Instruments的锁相放大器,您可以进行锁相检测或者boxcar平均。事实上,在UHFLI锁相放大器上,您可以同时进行两种测量策略并对其进行比较。 而对于低重复频率并且预算有限的情况,HF2LI(50 MHz) 或者 MFLI(500 kHz / 5 MHz) 可以作为替代 UHFLI 的选项。

━ 使用UHFLI,您可以达到视频级别的扫描速度,UHFLI是市面上唯一能够做到5 MHz带宽实现亚微秒级别像素停留时间的锁相放大器。

━ Zurich Instruments 的模拟电路提供多路信号输入最大限度地 抑制周期信号的输入噪声 ,提高信噪比。

━ LabOne的绘图仪工具可以追踪信号随时间的变化,帮助调节光路。

━ 通过USB或者1 GbE的方式快速传输数据可以省去额外的数据采集卡。您可以使用LabOne存取或者记录数据,或者使用 PythonC,MATLAB®LabVIEW™ 以及 .NET 二次开发的程序记录数据。



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