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    動態(tài)光散射中非負最小二乘反演算法的研究*

    2022-11-17 09:39:18李開瑋張智明李振華
    南方農(nóng)機 2022年22期
    關(guān)鍵詞:演算法高斯分布步長

    李開瑋 , 張智明 ,李振華

    (1.廣東理工學(xué)院智能制造學(xué)院,廣東 肇慶 526100;2.廣東理工學(xué)院大學(xué)物理實驗中心,廣東 肇慶 526100)

    0 引言

    納米顆粒具有表面效應(yīng)和小尺寸效應(yīng),在環(huán)保、生物等技術(shù)上被廣泛應(yīng)用,納米顆粒的尺寸分布對于它的應(yīng)用來說是一個重要的參數(shù)[1-3]。在測量粒徑尺寸的方法中,動態(tài)光散射具有實時、快速、無損的優(yōu)勢,因而得到了廣泛的應(yīng)用[4-5]。動態(tài)光散射是基于液體中懸浮粒子的布朗運動,布朗運動將導(dǎo)致散射光強隨時間漲落,通過散射光的相關(guān)分析得到散射光的光強自相關(guān)函數(shù),該函數(shù)包含了粒子的尺寸信息,通過反演算法可以獲得粒徑尺寸分布。該反演算法的主要功能是求解一類Fredholm積分方程,該方程是一個病態(tài)問題,為了提高反演結(jié)果的精確性,基于不同的理論,許多優(yōu)化算法被提了出來。主要的優(yōu)化算法有累積量法[6-7]、非負最小二乘法[8-9]、約束正則化算法[10]等,每種算法都有自己的優(yōu)勢和缺點,其中非負最小二乘法因原理簡單、結(jié)果精確且能給出尺寸分布函數(shù)而得到廣泛應(yīng)用。

    本文接下來將以第一部分介紹非負最小二乘反演算法原理,第二部分介紹程序算法及模擬內(nèi)容,最后總結(jié)非負最小二乘法在動態(tài)光散射中的應(yīng)用方法。

    1 動態(tài)光散射中非負最小二乘反演算法原理

    在動態(tài)光散射實驗中,入射光以一角度照射在樣品上,由于顆粒的布朗運動,散射光強將產(chǎn)生漲落現(xiàn)象,對散射光信號進行相關(guān)分析可得到光強自相關(guān)函數(shù)g(2)(τ),它與光場自相關(guān)函數(shù)g(1)(τ)具有Siegert關(guān)系,如式(1)所示[11]。

    其中,β是光學(xué)相干因子,τ是延遲時間。而粒子尺寸分布PSD與g(1)(τ)的關(guān)系如式(2)所示[12]。

    其中,Γ是衰減線寬,G(Γ)是歸一化衰減線寬分布函數(shù),Γ與粒子尺寸關(guān)系如式(3)所示。

    其中,d是粒子直徑,n是液體折射率,KB是玻爾茲曼常數(shù),T是液體絕對溫度,λ是入射光的波長,η是液體的粘滯系數(shù),θ是散射角。當求解積分方程式(2)得到G(Γ)后,可根據(jù)式(3)得到粒徑尺寸分布PSD。

    為了計算G(Γ),將式(2)離散化得到式(4):

    其中,N是粒子尺寸分布的離散點個數(shù),M是相關(guān)器的通道個數(shù)。式(4)可以被表示成非負最小二乘問題。

    其中Aij=exp(-Γiτj)是一個M×N核矩陣,bj=g(1)(τj)是實驗中相關(guān)器通道獲得的數(shù)據(jù),xi=G(Γi)是所要求的解。由于M≠N且b中含有噪聲誤差,因此式(5)無法求得精確,只能得到最優(yōu)解,通過使||Ax-b||2最小,如式(6)所示,即可得到最優(yōu)解。

    2 模擬研究

    為了得到粒子尺寸分布PSD,求解式(5)即反演算法顯得至關(guān)重要,本文以最小二乘法原理為基礎(chǔ)[13],加上非負約束,編寫了反演算法程序,用來求解式(6)。反演過程如下:首先設(shè)定粒子尺寸分布數(shù)組{d1,d2,...dN},相鄰兩個尺寸間隔Δd=dk+1-dk設(shè)置為相等,然后由式(3)求得衰減線寬數(shù)組{Γ1,Γ2,...ΓN},再設(shè)定延遲時間數(shù)組{τ1,τ2,...τM},創(chuàng)建核矩陣A,然后利用A及實驗數(shù)據(jù)b,通過非負最小二乘法求解粒子尺寸分布的最優(yōu)解xbest。

    反演算法中,需要對粒子尺寸作離散化處理,是否選擇了合適的粒子尺寸范圍和粒子尺寸間隔Δd創(chuàng)建核矩陣,對反演結(jié)果精確性有著很大的影響[12-14]。另外在實驗中b中含有的噪聲信號也會影響反演結(jié)果的可靠性[15]。因此在做實驗前有必要研究反演結(jié)果與以上各因素之間的關(guān)系。

    假設(shè)粒子尺寸分布理論值為單峰高斯分布。

    其中,dc為粒子中心尺寸,σ為峰寬,在模擬中選取實驗參數(shù)為KB=1.38× 10-23J/B,T=298.15 K,η=0.89 Pa·s,n=1.331 6,λ=632.8 nm。

    首先利用程序反演窄帶高斯分布,設(shè)dc=200 nm,σ=10 nm,通過程序反演了不同步長Δd下的粒子尺寸分布PSD,圖1為Δd從5 nm到15 nm變化時的反演粒徑尺寸分布,當步長小于σ時,如圖1(a)所示,粒徑尺寸分布出現(xiàn)許多錯峰;而當步長大于σ時,如圖1(b)所示,粒徑尺寸分布接近真實值,峰值尺寸也十分接近真實值,很好地反映出了粒子尺寸分布PSD。

    圖1 不同步長下窄帶高斯分布反演粒徑分布

    接下來利用程序反演寬帶高斯分布,設(shè)dc=200 nm,σ=30 nm,圖2為Δd從5 nm到40 nm變化時反演的粒徑尺寸分布,如圖2(a)可以看到當步長小于σ時,粒徑尺寸分布出現(xiàn)多峰,與真實分布有較大差距;再看圖2(b),當步長大于σ時,粒徑分布變?yōu)閱畏?,與真實分布幾乎一致,精確性提高了許多。

    圖2 不同步長下寬帶高斯分布反演粒徑分布

    緊接著,模擬實驗情況,給b加上噪聲信號,探討程序反演算法的抗噪聲性能,設(shè)dc=200 nm,σ=10 nm,Δd=10 nm,圖3為噪聲從0.001到0.011時的反演粒徑尺寸分布圖,由圖3可知,在存在噪聲的情況下,峰值都會增高,粒徑尺寸分布仍為單峰分布;當噪聲小于0.005時峰值處粒徑與真實值接近,但峰寬σ收窄;當噪聲大于0.005后,峰值處粒徑與真實值有一定的偏離,總體來說,反演程序具有較好的抗噪聲特性。

    圖3 不同噪聲水平下反演粒徑分布

    3 結(jié)論

    通過以上的模擬可以發(fā)現(xiàn),反演結(jié)果與粒徑的步長密切相關(guān),當步長小于σ時,反演結(jié)果具有多個峰,而且非常尖銳,與真實值差別大;當步長大于σ,或在σ附近時,反演結(jié)果具有較高的精確性。在抗噪聲方面,當噪聲比較小時,反演結(jié)果能夠保持精確性,但反演的峰寬σ變小;當噪聲偏大時,反演結(jié)果有較大偏離??傮w而言,該程序具有較好的抗噪聲性能。

    在實際的實驗當中,粒徑分布是未知的,b由實驗給出,可以通過改變步長的方法,利用非負最小二乘法程序反演出粒徑分布,然后比較不同步長下的反演結(jié)果,選出最優(yōu)步長,再利用最優(yōu)步長進行反演計算,最終得到非常精確的粒徑分布。

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