用于粗糙度测量中有限面积偏差校正的自洽自相关方法
数据分析、统计与概率
2024-06-06 v3
摘要
扫描线调平是 AFM 数据处理中普遍且常必要的步骤,会对平均平方粗糙度或关联长度等测量的粗糙度参数造成严重偏差。尽管已有偏差估计公式,但其主要旨在评估单个测量中问题的严重性。实用的偏差校正方法仍然缺失。本工作利用自相关函数(ACF)的偏差可用该函数自身表达这一观察,从而允许一种自洽公式。由此发展了两种校正方法,均以获得便于实践中轻松应用的公式为目标。第一种修改 ACF 的标准解析模型,以在期望上纳入偏差,从而实际匹配用于拟合的模型数据。第二种反演真实与估计 ACF 间的关系以实现无模型校正。两者均通过模拟与实验数据测试,并被发现有效。
引用
@article{arxiv.2308.11304,
title = {Self-consistent autocorrelation for finite-area bias correction in roughness measurement},
author = {David Nečas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.11304},
year = {2024}
}
备注
19 pages, 7 figures