SURF 微波冲浪：一个基于 Python 的 FTMW 光谱用户与研究框架

《Journal of Molecular Spectroscopy》：SURFing the microwaves: a Python-based spectroscopy user and research framework for FTMW spectroscopy

　　

•开源Python框架通过GUI自动化腔体FTMW光谱仪。
•三层模块化设计将设备代码与实验和界面分离。
•自动频率扫描和腔体映射取代了手动调谐-采集循环。
•GUI让没有仪器经验的本科生记录转动光谱。
•在氘代糠醇和弱OCS同位素异构体光谱上得到验证。

引言
田纳西理工大学最近开发的L形傅里叶变换微波光谱仪（L-FTMW）将高分辨率腔体转动光谱和宽带啁啾脉冲转动光谱集成在一台仪器中[1],[2]。其架构围绕一个由不锈钢和微波透明聚碳酸酯段构成的L形高真空腔室建造。法布里-珀罗腔和啁啾脉冲子系统占据腔室的正交臂，并各自运行独立优化的超声分子束。

在8–18 GHz腔体FTMW配置中，近共焦法布里-珀罗谐振器（遵循Balle–Flygare设计传统）提供实现接近2 kHz频率分辨率和十亿分之一灵敏度所需的场约束和质量因子[3],[4]。机械设计、微波电路、腔体模式和整体性能的详细描述见L-FTMW仪器论文[1]。啁啾脉冲子系统优先考虑带宽和采集速度，能够在8–18 GHz和26–40 GHz频率范围内进行快速宽带光谱扫描[5]。宽带喇叭天线外部安装在聚碳酸酯腔室段上，简化了对齐和调谐，并消除了典型啁啾-腔体双模设置所需的内部天线组件、微波窗口或腔体镜面屏蔽。两个子系统共享大部分微波电子器件，并以最小的机械重构在模式间快速切换。

SURF界面的形成受到分子束转动光谱的科学发展宽度和我们课题组未来方向的影响。转动光谱是一种信息丰富且多用途的分子光谱形式：因为它探测分子系统中质量的分布，所以可以提供精确的振动平均结构和清晰地区分共存构象体[6],[7],[8],[9]。其光谱还受核和电子自旋效应以及大振幅内部运动的影响，当与超声膨胀配合时，同一测量可以捕获弱束缚复合物并区分对映异构体[10],[11],[12],[13],[14],[15],[16]。与均匀流和光解激光耦合时，它成为化学反应和光化学过程动力学与速率的探测工具[17],[18],[19],[20]。实现这一范围需要两种互补能力，L-FTMW的啁啾脉冲和腔体子系统分别提供：跨越数GHz的宽带扫描以定位跃迁，随后进行kHz分辨率的腔体测量以分辨其精细特征。

一台40 GS/s四通道泰克DPO7000系列示波器同时服务于两个子系统，执行信号数字化、时域平均、傅里叶变换、自由感应衰减（FID）和频域光谱的实时可视化以及数据存储。在仪器早期运行中，示波器软件本身充当主要用户界面。基于啁啾的长平均搜索足以满足需求，直到测量要求对10–100 MHz的窄频区间进行快速、有针对性的搜索，且每步仅需少量平均。由于法布里-珀罗腔必须在每个频率增量时进行机械重新调谐，此类扫描手动执行不可行：0.5 MHz步长扫描100 MHz需要二百次调谐-采集-保存循环。这一工作流程促成了为L-FTMW腔体子系统开发自动频率扫描程序。

第二个同样重要的动机出现在2024年秋季L-FTMW光谱仪被纳入田纳西理工大学的物理化学实验室课程时。每秋季学期，近六十名本科生和教学助理——其中大多数人此前从未接触过微波仪器——在他们的教学实验室中使用L-FTMW收集转动光谱。这些用户的反馈突出了需要一个一站式接口，使非研究学生能够理解实验布局、设置采集参数，并在有限的实验时段内可靠地记录光谱，而无需详细了解底层电子或控制逻辑。扫描脚本的原始构想因此发展成为完整的图形用户界面（GUI），提供对L-FTMW功能的结构化控制。

软件一直是定制FTMW仪器中不可或缺但文档不足的组成部分。许多源自Balle–Flygare设计的腔体光谱仪运行由实验室编写的采集程序，这些程序在课题组间传递并根据本地硬件适配[21],[22],[23],[24],[25],[26],[27]。更近一些，Crabtree开发的qtFTM和Blackchirp软件包分别为腔体和啁啾脉冲FTMW光谱仪提供了成熟的C++/Qt数据采集平台，同时整合两种测量模式的半自动工作流也得到了展示[28],[29],[30]。

除转动光谱外，开源仪器接口在测量科学中已证明价值，特别是Python已成为实验室自动化的首选语言。通用Python框架现在为广泛的实验提供模块化设备控制、图形操作、实时可视化和结构化数据与元数据存储，仪器定制的Python控制程序在光谱学和更广泛的物理科学中均有报道[31],[32],[33],[34],[35],[36],[37],[38]。值得注意的是，这些软件包中的几个与SURF采用的组织原则趋同：硬件特定代码与实验逻辑和用户界面分离[31],[34]。同样的易用性使Python进入教学实验室，从控制为本科生构建的高分辨率近红外光谱仪，到融入本科化学课程的基于Python的仪器和编程练习[39],[40],[41]。

SURF（Spectroscopy User and Research Framework，光谱用户与研究框架）在这一格局中占据一个互补的生态位。本文描述SURF的架构和实现、其图形界面以及它提供的自动化测量模式，重点阐述使该框架更容易适应其他腔体FTMW仪器的设计决策。L-FTMW仪器论文报道了仪器设计和性能并将控制界面作为操作的一部分进行总结，而当前工作侧重于软件架构、实现、数据处理、图形界面和软件辅助验证。

选择Python作为L-FTMW用户界面是因为它是开源的且被广泛采用于科学计算。这一选择确保了长期可及性和跨机构、跨操作系统的可移植性：与可能限制重用和可持续性的专有环境不同，Python原生运行在Windows、macOS和Linux上，无需厂商特定许可。其丰富的生态系统在单一语言内支持本应用每一层——仪器通信（PyVISA、pySerial、厂商库）、数值分析（NumPy、SciPy、pandas）和界面构建（PySide6、pyqtgraph）[42],[43],[44]。更广泛的Python社区持续发展工具，自然延伸至自动化、数据库集成和机器学习工作流，为L-FTMW所设想的自动宽带-腔体工作流提供了实用起点。

Python的另一个优势是其在学术实验室中的可读性。即使编程经验有限的用户也能跟踪代码结构、理解潜在实验逻辑并实施简单修改。这种透明度降低了学生参与门槛，简化了长期维护，并支持随仪器需求演进而进行的渐进式开发。有动机的学生从常规仪器操作延伸到积极参与软件开发、实验自动化和控制架构扩展；代码库本身成为仪器的演进组成部分和学生训练平台。这种方法还回应了编程和仪器自动化在化学研究和产业中日益重要与它们在传统化学课程中有限整合之间的公认差距[41],[45],[46]。

在National Instruments LabVIEW等环境中开发图形界面通常更为简单，其拖放工具简化了精致前面板的构建，基于LabVIEW的控制系统在光谱学中仍然广泛使用[21],[24],[25],[47]。相比之下，Python需要额外库和更刻意的实现才能达到同等功能。在本工作中，这一额外努力被视为机会而非局限：开发自定义Python GUI支持了学生训练，同时提供了对功能、界面行为、硬件通信和自动化例程的直接控制，不受预定义框架的约束和许可费用限制。

章节摘要

设计概述
操作L-FTMW光谱仪需要协调控制多个硬件组件，其时序、顺序和操作限制必须被仔细遵守。SURF组织为三个功能层——设备层、协调层和用户界面层（图1）。在最低级别，设备特定Python模块管理各个硬件组件。每个模块包含所有设备特定的通信和配置逻辑——连接管理、仪器控制和硬件接口

本节描述六个硬件接口。腔体硬件本身的细节见L-FTMW仪器论文；此处仅关注其与SURF的集成[1]。

框架和并发模型
L-FTMW光谱仪通过基于PySide6绑定的Qt图形界面操作，实时绘图由pyqtgraph提供。任何仪器GUI的核心技术挑战是响应性：频率扫描可能运行数小时，但界面必须持续绘图、报告进度并接收取消请求。SURF通过后台运行长时间测量、将缓慢的阻塞式仪器操作与界面解耦来保持响应性。

腔体映射模式
腔体映射识别固定辐照频率下纵向和横向腔体模式的执行器位置。SURF提供将50 mm镜面扫描转化为完整腔体映射的自动化工作流。映射可通过两种技术执行，称为脉冲式和连续式。脉冲式技术使用单天线配置（安装在固定镜面上），除触发率外保持与信号采集相同的时序；由于单天线同时服务

手动控制视图
此前，仪器的手动控制需要多个第三方应用程序——执行器的厂商运动软件、合成器的串口终端、示波器前面板——同时运行，这将仪器使用限制为具有丰富技术培训的学生。控制视图将每个设备的手动操作整合到单个面板中（图4）。在此可查看和更改每个仪器的状态和参数：执行器位置和

分析视图
分析视图提供对先前记录光谱的快速绘图和检查，无需外部软件即可在测量后（或测量中）立即可视化结果或定位分子峰。频率扫描生成的任何拼接光谱都可通过文件菜单打开并用交互式十字光标读取精确频率。对加载光谱的自动峰值检测正在积极开发中。在日常使用中，学生读取跃迁

数据管理、日志和可重复性
数据持久化遵循预定义目录和文件模式设计以保持可追溯性。用户指定输出位置和基础文件名；对于每次扫描，SURF向该基础名称追加递增数值索引以创建唯一目录，这有助于防止意外覆盖先前结果。执行期间生成两种互补数据产品。首先，在每个频率点写入完整逐步记录，包含完整光谱迹线，

GG′氘代糠醇的改进光谱常数
上述扫描保真度和频率精度由一个光谱拟合补充，证明SURF收集数据的质量。从初始DFA扫描中识别的谱线使用SURF以7.2 kHz分辨率单独重新测量，得到最低能量gauche–gauche'构象体（GG′；由Marstokk和M?llendal标记为Skew 3，C–C–C–O和C–C–O–D二面角分别为72.7°和?59.3°）[48]的33个跃迁。跃迁频率拟合至Watson的

可移植性、可扩展性和教学应用
虽然SURF是为单一仪器编写的，但其模块化结构旨在便于适应相关仪器。所有硬件特定性被限制在六个控制器模块和TOML控制选项中，使协调逻辑、扫描例程和界面基本独立于设备特定命令语法。对于另一台由类似模块化硬件构建、使用VISA可寻址示波器和延迟发生器、串口合成器的腔体FTMW光谱仪……

结论
我们开发了SURF（Spectroscopy User and Research Framework），一个开源Python框架，将TTU定制L-FTMW光谱仪的腔体子系统从示波器前面板实验转变为全自动、GUI驱动的仪器。三层架构将硬件通信隔离在六个小型设备模块中，将它们组合成协调的测量状态，并通过响应式Qt界面暴露完整的实验例程。

CRediT作者贡献声明
Cadence Miller：验证、软件、项目管理。Trey Owen：撰写——审阅与编辑、软件。Ethan Weller：软件。Marton Varga：软件。Tharini Vijesundara：验证、研究。Nevinda Abeysinghe：验证、研究。Ranil M.

Gurusinghe：撰写——审稿与编辑，撰写——初稿，监督指导，资源获取，项目管理，方法论，概念构思。
代码可用性
SURF 在 https://github.com/GruLabRotSpec/SURF 上公开开发。该仓库包含完整的源代码、默认配置文件和开发设置文档。该软件以 MIT 许可证发布。
利益冲突声明
作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系：Ranil M. Gurusinghe 报告称，ACS 石油研究基金提供了财务支持。如有其他作者，他们声明没有已知的竞争性财务利益或可能影响本文报告工作的个人关系。
致谢
感谢美国化学会石油研究基金的捐赠者对本研究的部分支持（本科生新研究者奖学金 67324-UNI6）。田纳西理工大学学生研究奖学金（SRG）提供了额外支持。
Cadence Miller | Trey Owen | Ethan Weller | Marton Varga | Tharini Vijesundara | Nevinda Abeysinghe | Ranil M. Gurusinghe