改进的双指数算法在动态光散射颗粒测量中的应用

"用于动态光散射颗粒测量的改进双指数算法" 本文主要探讨了在动态光散射(Dynamic Light Scattering, DLS)技术中，如何通过改进双指数算法来提高颗粒尺寸测量的准确性和稳定性。动态光散射是一种常用的纳米颗粒大小测定方法，它依赖于测量光束在颗粒布朗运动中的散射信号随时间变化的自相关函数。 传统双指数法是DLS数据分析的一种常见方法，它基于自相关函数的衰减，通常用两个指数来描述信号的快慢衰减成分，分别对应不同粒径的颗粒。然而，这种方法需要拟合四个参数，这可能导致拟合不稳定，尤其是在数据存在噪声的情况下。 作者提出了一个改进的双指数算法，该算法巧妙地利用了自相关函数衰减线宽分布系数与指数项之间的线性关系，简化了参数优化过程。具体来说，他们将原本的四个参数优化问题转化为两个参数的交替优化问题，这不仅减少了初始化参数的数量，还提高了拟合的稳定性和精度。因此，对于粒径反演的结果，这种方法可以提供更为准确的测量。 通过模拟100纳米和1000纳米双峰分布颗粒的散射信号相关函数，结果显示改进算法在无噪声情况下的反演误差为零，相较于双指数法有显著的提升（至少1.708%的改进）。当考虑噪声影响时，改进算法能够减少误差0.558%至5.738%，显示出了更好的抗噪声能力和优化性能。 这项研究为动态光散射颗粒测量提供了一种更高效且准确的分析工具，改进的双指数算法有望在纳米材料科学、药物研发、生物医学等领域中得到广泛应用，提高颗粒大小分析的可靠性。关键词涵盖了动态光散射、双指数法、线性估计和非线性最小二乘法等核心概念，强调了这些技术在颗粒测量中的关键作用。