改进正则化对动态光散射含噪数据的反演研究 论文

针对颗粒粒度的动态光散射含噪数据反演过程中，Tikhonov正则化法由于对所有奇异值进行修正，导致反演结果的抗扰动性较差。而TSVD正则化法则因为将所有小奇异值完全截断，导致反演结果在粒度信息的细节性上有所缺失。为了改进这些问题，本研究在这两种算法的基础上，结合奇异值理论，提出了一种改进的正则化方法——TikhonovTSVD（TTSVD）。

TTSVD方法的核心在于通过TSVD的截断参数和Tikhonov正则化的正则参数，将奇异值序列划分为三个区间，并对不同区间进行不同的处理，以实现对噪声干扰数据的有效反演。实验结果显示，在不同强度的噪声条件下，TTSVD方法的反演结果与传统的Tikhonov正则化和TSVD正则化相比，具有更高的拟合度和更精确的反演效果。特别是在低噪声环境下，该方法的反演结果比Tikhonov和TSVD算法更加精准，同时在高噪声环境下也展现出了较好的抗噪性与精确性。

如果你想深入了解TSVD正则化和Tikhonov正则化在动态光散射反演中的具体应用，可以参考以下文献：TSVD Tikhonov正则化多尺度动态光散射反演，动态光散射图像法测量纳米颗粒粒度研究，以及图像法动态光散射非负最小二乘法研究。这些文献为所提到的算法及其改进提供了科学依据和应用案例，使得相关研究更加具有实用性和参考价值。