在多角度動(dòng)態(tài)光散射納米顆粒粒度分析反演算法中,加權(quán)貝葉斯算法具有較好的抗噪性能,然而初值敏感、耗時(shí)長等缺點(diǎn)限制了其廣泛應(yīng)用,本文提出非負(fù)最小二乘約束下的加權(quán)貝葉斯反演算法,利用非負(fù)最小二乘法的計(jì)算結(jié)果作為加權(quán)貝葉斯算法先驗(yàn)初值,并限制中值粒徑和峰寬的尋優(yōu).對不同分布寬度的單峰顆粒系統(tǒng)在不同噪聲下進(jìn)行數(shù)據(jù)模擬,發(fā)現(xiàn)無論是寬分布還是窄分布的單峰顆粒系統(tǒng),非負(fù)最小二乘約束的加權(quán)貝葉斯算法都可以顯著提升迭代收斂速度和抗噪性能,在大噪聲時(shí)收斂速度提升8倍以上且保證分布誤差在0.070 9以內(nèi).實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明本文算法能很好地應(yīng)用于多角度動(dòng)態(tài)光散射的粒度分析. 

【文章來源】：光子學(xué)報(bào). 2020,49(10)北大核心EICSCD

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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