【摘 要】
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核磁共振T2谱多指数反演算法是开展复杂体系样品核磁共振（NMR）弛豫研究最重要的数学工具.常用的T2谱多指数反演算法一般都是事先给出弛豫时间T2分布的布点,然后转化为线性拟合
【机 构】
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（波谱与原子分子物理国家重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划（批准号：2013CB910200）, 国家自然科学基金（批准号：11405264）资助的课题
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核磁共振T2谱多指数反演算法是开展复杂体系样品核磁共振（NMR）弛豫研究最重要的数学工具.常用的T2谱多指数反演算法一般都是事先给出弛豫时间T2分布的布点,然后转化为线性拟合问题进行求解.在求解的T2谱较为分散的时候,反演得到的T2谱精确度不高,分辨率较低.非线性拟合是解决这个问题的有效办法.本文针对分散T2谱反演利用非线性拟合时遇到的初值依赖及运算复杂问题,利用线性回归最小二乘方法,改进了其中的带非负约束非线性优化模型,将搜索的反演参数从T2,f减少为T2,加快了收敛速度,减少了对初值的依赖,提高了反演
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