【摘 要】
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针对现有基于TSVD的二维反演算法中截断位置判断不准确、容易产生虚假峰等问题,提出了一种改进的方法.首先,通过逐步求精的方法对L曲线上的拐角位置进行定位,得到迭代的最大
【机 构】
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上海理工大学医学影像工程研究所,上海纽迈电子科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60972122);上海市教育委员会科研创新项目(13YZ069、14ZZ135);国家重大科学仪器设备开发专项资助项目(2013YQ17046303)
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针对现有基于TSVD的二维反演算法中截断位置判断不准确、容易产生虚假峰等问题,提出了一种改进的方法.首先,通过逐步求精的方法对L曲线上的拐角位置进行定位,得到迭代的最大截断位置;然后,根据反演核奇异值的集中程度获取迭代的最小截断位置;最后,在给定的截断位置范围内从小到大进行TSVD,每次迭代都以上一次迭代的结果为依据.对仿真数据和实验数据的反演结果表明,该算法都能够得到比较好的二维反演效果.与现有基于TSVD的方法相比,该算法具有更高的鲁棒性,能够得到更清晰的二维谱,可满足实际应用需求.
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