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(qiáng)隨時間漲落，通過散射光的相關(guān)分析得到散射光的光強(qiáng)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(fù)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(fù)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(fù)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(fù)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(fù)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(qiáng)將產(chǎn)生漲落現(xiàn)象，對散射光信號進(jìn)行相關(guān)分析可得到光強(qiáng)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(dāng)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(fù)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(fù)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(fù)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(dāng)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(dāng)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(dāng)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(dāng)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(dāng)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(dāng)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(dāng)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(dāng)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(dāng)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(dāng)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(dāng)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(fù)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(jìn)行反演計算，最終得到非常精確的粒徑分布。