腔衰荡光谱衰荡时间提取的L-M优化研究OA

腔衰荡光谱(Cavity Ring-Down Spectroscopy,CRDS)技术通过测量光在腔内的衰荡时间反演气体浓度,具备极高的灵敏度和稳定性。针对探测器恢复效应易导致衰荡初始阶段出现明显随机波动和局部振荡,从而对非线性拟合过程中的残差计算和参数收敛产生影响的问题,提出基于列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,L-M)算法的衰荡时间信号拟合算法。蒙特卡罗仿真结果表明,提出的优化L-M算法显著减小了估计偏差,使衰荡时间分布中心与真实值高度一致,尽管优化方法在统计偏差上略有增加,但准确度提高了约10%,平均信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)提升超过11 dB,残差降低约73%。采用标准L-M算法与优化L-M算法对异常情况下衰荡信号拟合进行对比实验,可知优化L-M算法的拟合误差比标准L-M算法降低了约49.1%。