1 山东理工大学 电气与电子工程学院, 山东 淄博 255091
2 上海理工大学 光学与电子信息工程学院, 上海 200093
3 山东理工大学 电气与电子工程学院, 山东 淄博 255091,
通过多尺度变换实现了反演范围的自适应调整, 使其更接近真实范围。分别采用反演范围固定算法与自适应算法对200～600 nm单峰和200～900 nm双峰分布颗粒的模拟相关函数进行了反演, 结果表明：自适应算法的结果更接近理论分布, 抗干扰能力更强。相对于固定算法, 单峰分布颗粒最多可缩小峰值误差4.73%,缩小峰宽误差185 nm。双峰分布颗粒在0～0.001噪声水平时, 峰值误差分别小于11.33%,12.45%, 峰宽误差分别小于35,160 nm, 而固定算法在噪声水平大于0.000 1时, 难以得到合理的反演结果。反演范围自适应调整方法能够有效优化粒径反演结果。
动态光散射 反演范围 自适应调整 多尺度变换 正则化 dynamic light scattering inverse range self-adaptive adjustment multi-scale transform regularization 强激光与粒子束
2010, 22(12): 2979
华南师范大学,物理与电信工程学院,广东,广州,510006
恰当地调整动态光散射颗粒测量反演算法的反演范围,使之趋近真实颗粒分布范围是改善反演结果的主要途径之一.目前通用的CONTIN算法尚没有自动调整反演范围的能力,反演质量还有待提高.因此,提出了一种自动调整反演范围的迭代CONTIN算法,并通过动态光散射数值模拟分析,比较了在无噪声和多种噪声水平影响下CONTIN算法和迭代CONTIN算法对单分散和双分散颗粒系的反演结果.研究表明,迭代CONTIN算法与CONTIN算法相比,在反演分布峰值位置、峰宽度、峰对称性、双峰识别能力以及抗噪声干扰等方面都具有明显优势.
动态光散射 颗粒测量 算法 反演范围 CONTIN
