Особенности решения обратной задачи оптического смешения методом сингулярного разложения матрицы для анализа состава полидисперсных взвесей наноразмерных частиц

Представлены результаты численного решения обратной задачи спектроскопии оптического смешения методом сингулярного разложения матрицы (SVD). Используемый алгоритм учитывает положительность решения и постоянную фоновую составляющую. Приведены результаты восстановления модельных моно-, би- и полимодальных распределений. На примере численно сгенерированных (измеряемых с учетом шума) спектров изучены влияние шума измеренного спектра, величины фоновой составляющей и выбора частотного диапазона измерения сигнала на характеристики распределения, восстановленного методом SVD.

Авторы

Тэги

наночастицы в растворе обратные задачи оптическое смешение полидисперсные взвеси наночастиц распределение по размерам сингулярное разложение матрицы спектроскопия оптического смешения

Тематические рубрики

Прикладные науки. Медицина. Технология

Предметные рубрики

В этом же номере:

Исследование электрохимического поведения вторичных продуктов захвата oh-радикалов молекулами диметилсульфоксида методами лазерной фотоэмиссии, ИССЛЕДОВАНИЕ БИОЛОГИЧЕСКИ АКТИВНЫХ ГЛИКОЗИДОВ ПОЛУЧЕННЫХ СПИРТОВОЙ ВЫТЯЖКОЙ ИЗ НЕПАЛЬСКОГО САНДАЛОВОГО ДЕРЕВА OSYRIS WIGHTIANA (НЕТРАДИЦИОННОЕ НАЗВАНИЕ WALL EX WIGHT), ...

Резюме по документу**

Представлены результаты численного решения обратной задачи спектроскопии оптического смешения методом сингулярного разложения матрицы (SVD). <...> Используемый алгоритм учитывает положительность решения и постоянную фоновую составляющую. <...> Приведены результаты восстановления модельных моно-, би- и полимодальных распределений. <...> На примере численно сгенерированных (измеряемых с учетом шума) спектров изучены влияние шума измеренного спектра, величины фоновой составляющей и выбора частотного диапазона измерения сигнала на характеристики распределения, восстановленного методом SVD. <...> Представлены результаты численного решения обратной задачи спектроскопии оптического смешения методом сингулярного разложения матрицы (SVD). <...> Используемый алгоритм учитывает положительность решения и постоянную фоновую составляющую. <...> Приведены результаты восстановления модельных моно-, би- и полимодальных распределений. <...> На примере численно сгенерированных (измеряемых с учетом шума) спектров изучены влияние шума измеренного спектра, величины фоновой составляющей и выбора частотного диапазона измерения сигнала на характеристики распределения, восстановленного методом SVD. <...>

** - вычисляется автоматически, возможны погрешности

Похожие документы:

Похожие документы из РУАЭСТ
|
Похожие документы из Руконт

Помощь:

Участники: