WikiDer > Косвенное преобразование Фурье

Indirect Fourier transform

В преобразование Фурье (FT) преобразованная функция Фурье получается из к:

куда определяется как . можно получить из по обратному FT:

и являются обратными переменными, например частота и время.

Получение прямо требует, чтобы хорошо известно из к , наоборот. В реальных экспериментальных данных это бывает редко из-за шума и ограниченного диапазона измерений, например известно из к . Выполнение FT на в ограниченном диапазоне может привести к систематическим ошибкам и переобучению.

Непрямое преобразование Фурье (IFT) - решение этой проблемы.

Косвенное преобразование Фурье при малоугловом рассеянии

В малоугловое рассеяние на одиночных молекулах интенсивность измеряется и является функцией величины вектора рассеяния , куда - угол рассеяния, а - длина волны входящего и рассеянного пучка (упругое рассеяние). имеет единицы 1 / длина. относится к так называемым функция распределения парных расстояний с помощью преобразования Фурье. представляет собой (взвешенную по рассеянию) гистограмму расстояний между парами атомов в молекуле. В одном измерении ( и находятся скаляры), и связаны между собой:

куда угол между и , и - числовая плотность молекул в измеряемом образце. Образец ориентировочно усредненный (обозначен ) и уравнение Дебая [1] Таким образом, можно использовать для упрощения отношений путем

В 1977 году Глаттер предложил метод IFT для получения форма ,[2] а три года спустя Мур представил альтернативный метод.[3] Другие позже представили альтернативные и автоматизированные методы для IFT,[4] и автоматизировали процесс [5][6]

Метод Глаттера IFT

Это краткое описание метода, предложенного Отто Глаттером.[2] Для простоты мы используем В следующих.

При косвенном преобразовании Фурье предположение о наибольшем расстоянии в частице задана, а начальная функция распределения расстояний выражается как сумма кубический сплайновые функции равномерно распределены на интервале (0,):

 

 

 

 

(1)

куда находятся скаляр коэффициенты. Связь между интенсивностью рассеяния и является:

 

 

 

 

(2)

Вставка выражения для пя(р) (1) в (2) и используя это преобразование из к линейно дает:

куда дается как:

В 'остаются неизменными при линейном преобразовании Фурье и могут быть подогнаны к данным, тем самым получая коэффициенты . Подставляя эти новые коэффициенты в выражение для дает окончательный . Коэффициенты выбраны для минимизации соответствия, определяемого:

куда количество точек данных и стандартное отклонение точки данных . Проблема с подгонкой некорректно а очень колеблющаяся функция даст самый низкий несмотря на то, что это физически нереально. Следовательно, функция гладкости вводится:

.

Чем больше колебания, тем выше . Вместо минимизации , то Лагранжиан минимизируется, где Множитель Лагранжа обозначается параметр гладкости. Метод косвенный в том смысле, что FT выполняется в несколько этапов: .

Рекомендации

  1. ^ П. Скарди, С. Дж. Л. Биллиндж, Р. Недер и А. Червеллино (2016). "Празднование 100-летия дебаевского уравнения рассеяния". Acta Crystallogr A. 72 (6): 589–590. Дои:10.1107 / S2053273316015680.CS1 maint: несколько имен: список авторов (связь)
  2. ^ а б О. Глаттер (1977). «Новый метод оценки данных малоуглового рассеяния». Журнал прикладной кристаллографии. 10 (5): 415–421. Дои:10.1107 / s0021889877013879.
  3. ^ П. Б. Мур (1980). «Малоугловое рассеяние. Информационное наполнение и анализ ошибок». Журнал прикладной кристаллографии. 13 (2): 168–175. Дои:10.1107 / s002188988001179x.
  4. ^ С. Хансен, Дж. Педерсен (1991). «Сравнение трех различных методов анализа данных малоуглового рассеяния». Журнал прикладной кристаллографии. 24 (5): 541–548. Дои:10.1107 / s0021889890013322.
  5. ^ Б. Вестергаард и С. Хансен (2006). «Применение байесовского анализа к косвенному преобразованию Фурье в малоугловом рассеянии». Журнал прикладной кристаллографии. 39 (6): 797–804. Дои:10.1107 / S0021889806035291.
  6. ^ Петухов М. В., Франке Д. и Шкуматов А. В., Триа Г. и Кихней А. Г., Гайда М., Горба К. и Мертенс Х. Д. Т., Конарев П. В. и Свергун Д. И. (2012). «Новые разработки в программном пакете ATSAS для анализа данных малоуглового рассеяния». Журнал прикладной кристаллографии. 45 (2): 342–350. Дои:10.1107 / S0021889812007662. ЧВК 4233345. PMID 25484842.