超快非线性光学技术之四十四中红外交叉光梳光谱技术

虽然中红外双光梳光谱技术（dual-comb spectroscopy，DCS）在物理、化学、生物等科学技术领域颇有前景，但是在中红外波段产生两列符合要求的频率梳并不容易。并且，与成熟的近红外探测器相比，中红外探测器性能较差。克服这些限制的一种思路就是将中红外频率梳上转换至近红外范围，用近红外探测器检测，例如基于超短近红外脉冲的电光采样技术（electro-optic sampling，EOS）和基于高功率近红外连续波激光器的标准DCS技术。

本期分享的文章发展了交叉光梳光谱技术（cross-comb spectroscopy，CCS）[1]，用近红外探测器实现了对大气CO2的测量，测量结果具有较高的信噪比和品质因数。

图1（a）为CCS的原理图。中红外目标光梳（包含光谱信息）与本地近红外光梳通过二者之间的和频被上转换到近红外波段；近红外和频光梳再与频谱扩展后的本地光梳（读取光梳）干涉，从而将中红外波段的信息转移到近红外波段。如图1（b-d）所示，同一目标梳齿产生的多个和频梳齿与最近的读取梳齿的距离相同，因此它们被映射到相同的射频梳齿，从而建立起从中红外域到射频域的一一映射。对比有样品和无样品的结果，便可以得到样品的光谱响应信息。

图1（e）为时域中的CCS。目标脉冲被本地脉冲取样产生和频脉冲，再与读取脉冲干涉，得到射频干涉图。对比典型的CCS干涉图和DCS干涉图可知：DCS干涉图的基线是延迟无关的，而CCS干涉图的基线是延迟相关的。不过，时域基线的延迟相关性可以通过平衡检测来消除。

图1 CCS的原理[1]

图2（a-c）对比了CCS与另外两种上转换方法的探测效率和带宽。作者定义了一个功率增益函数G(ω)，保持三种情况下G(ω)的带宽相同，连续波和EOS方法对应的G(ω)的最大值和总面积均不及CCS，这意味着CCS的增益能力在三者中最强。另外，EOS情况的G(ω)与目标频谱并不完全重叠，使得大部分带宽没有得到有效利用。

比较CCS和DCS干涉图中包含分子特征信息的自由感应衰减（free induction decay，FID）部分。如图2（d）所示，DCS中的弱FID信号位于强背景之上，而 CCS中的FID信号并没有额外的背景，说明CCS能够以“无背景”的方式检测FID，本质上不会像DCS一样受到较高光功率导致的探测饱和度或相对强度噪声带来的限制。如图2（e）所示，DCS中的背景占据了探测器动态范围的很大一部分，导致FID的动态范围很小；而CCS原则上可以利用探测器的全部动态范围。

图2 短脉冲CCS与其他双梳技术在检测效率、带宽、信噪比和动态范围方面的对比[1]

为了在实验中验证中红外CCS，作者测量了大气中的CO2的4.25 μm附近）。图3（a）为干涉图截图，图3（b）为某一段干涉图的放大图，图3（c）和图3（d）分别为中心聚集部分和FID部分的放大图。实验测量得到的信噪比比最新的EOS工作多了四倍以上、上转换效率比最近的连续波上转换DCS工作高出两个数量级以上。图3（e）是对498个连续干涉图进行傅里叶变换得到的频域结果，无样品情况下频谱的平均信噪比为28.9。图3（f）展示了分子吸收光谱的测量、理论和拟合结果。

图3 CO2的CCS实验结果[1]

图4对比了四种基于双梳的中红外光谱技术（DCS、连续波DCS、EOS和CCS）的基本原理和特点。实际上，CCS可被认为是频率转换双光梳的一般形式。连续波DCS和EOS本质上是CCS的两种特殊情况：前者是将本地光梳换成连续光，后者是用一个光梳同时发挥本地和读取两个光梳的作用。与直接的中红外DCS相比，CCS不需要第二个中红外光梳，也不需要中红外探测器，规避了中红外检测器性能较差这一问题；与连续波DCS相比，得益于使用了较短的本地脉冲，CCS具有时间门控功能和更高的上转换效率；与EOS相比，CCS不需要超短采样脉冲和椭圆测量术，实验操作更简单。