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当计算机断层成像(CT)中X射线的采样范围和数量受限时,得到的稀疏投影数据完备性很低,重建算法的搜索空间巨大。基于凸优化思路的迭代求解算法及其改进采用固定搜索路径,难以在有限时间内收敛至全局最优解;粒子群优化具有全局搜索能力,但计算成本和存储代价过高。为解决这类不完备投影数据的重建问题,提出基于粒子群优化的随机稀疏重建算法。首先,通过随机策略生成具有多样性的初始种群,以保证算法的搜索能力;其次,随机选择梯度下降或基于个体历史最优解和全局历史最优解的随机方向进行迭代,以兼顾算法效率和搜索方向的多样性;最后,基于适应度评价,有针对性地重新生成随机初始种群,强制跳离局部最优。针对角度受限下无噪声和含噪声的稀疏投影数据,分别进行重建实验。结果显示,与常见的凸优化迭代和粒子群优化算法相比,本文算法既能保证算法效率,又在重建质量和算法稳健性上具有明显优势。

光谱分析是评价稀土发光材料光谱性质的主要依据,Judd-Ofelt(J-O)理论是光谱分析的基础。详述了采用J-O模型拟合三个强度参量和估算一些重要辐射参量的操作细节,讨论了相关公式的合理应用,总结了计算中误差的主要来源,并推荐了一种通过低温实验获得较可靠光谱参量的途径。建议采用透射光谱数据计算实验跃迁振子强度,吸收系数和吸收截面的计算应该扣除光反射、散射和基质本身吸收的影响,平均波数和平均波长的取值须考虑线形因子。并建议通过发射光谱的实测线形计算各波长的发射截面。由于J-O模型涉及许多近似和假设,计算结果误差较大,可能导致结果不可靠。通过分析指出,采用低温下测得的能级寿命和荧光分支比进行相关参量的估算可获得较可靠、较有意义的结果。