| Título: | Estimación de tamaños de partículas por mediciones de luz esparcida. |
| Autores: | Pedro Negrete Regagnon |
| Fecha: | 1992 |
| Publicador: | CICESE |
| Fuente: |
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| Tipo: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Tema: |
info:eu-repo/classification/Administrador/Luz info:eu-repo/classification/Administrador/Dispersión info:eu-repo/classification/Administrador/Óptica info:eu-repo/classification/cti/1 info:eu-repo/classification/cti/22 info:eu-repo/classification/cti/2209 |
| Descripción: | Se estudia el problema de recuperar la distribución de tamaños de partículas esféricas presentes en una muestra a partir de mediciones del patrón de luz esparcida por ella. En particular, se analizan dos técnicas de inversión basadas en la aproximación de Fraunhofer para el campo esparcido. Se presenta una comparación entre resultados de la teoría rigurosa de esparcimiento (Teoría de Mie) y los de la aproximación de técnicas estudiadas. Se plantea matemáticamente el problema inverso en términos de una ecuación integral, y se discute la inestabilidad del mismo. Utilizando una aproximación asintótica se obtiene un teorema de muestreo que relaciona parámetros de importancia práctica en la técnica de inversión y en el diseño del instrumento. Con distribuciones, y la detección del mismo, utilizando para ello el esquema del aparato comercial más común. La primera de las técnicas de inversión consiste en plantear el problema como una transformada integral que posee una transformada inversa. Se analizan dos transformadas inversas que han sido reportadas, encontrándose que una de ellas funciona adecuadamente. Por los efectos del muestreo, las distribuciones recuperadas se interpretan entonces como versiones filtradas pasa-banda de la distribución real, y se analiza la estabilidad de las recuperaciones al añadir ruido a los datos. La otra técnica consiste en discretizar la ecuación integral y plantear el problema como un sistema lineal de ecuaciones. Se discute la manera de construir la matriz con el fin de evitar la inestabilidad (mal condicionamiento) asociado al problema. Los mejores resultados se obtienen empleando el método de Descomposición en Valores Singulares, que no sólo diagnostica el condicionamiento del sistema, sino que además lo resuelve en forma adecuada. En general, los resultados obtenidos con ambas técnicas fueron satisfactorios. |
| Idioma: | spa |
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