改进的LMS算法在光全散射法粒度反演中的应用

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在光全散射法颗粒粒度测量中,正确地选择以及使用反演算法是非常关键的。首先介绍了光全散射法的基本原理,然后提出了一种基于非负PT直接算法的改进的LMS迭代算法,最后将改进的LMS迭代算法应用到光全散射颗粒粒度分布函数的求解中。对理想状态和加噪状态分别采用传统的LMS迭代算法和改进的LMS迭代算法进行求解,通过对比单峰分布颗粒粒度和双峰分布颗粒粒度的实验结果,改进后的LMS迭代算法使粒度相对误差均减少了4%左右,整个运行时间小于3s,不仅提高了LMS算法的运算时间、收敛速度和稳定性,而且还解决了LMS算法中初始值对结果的影响。
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