太赫兹时域光谱中的最大似然参数估计
Maximum-likelihood parameter estimation in terahertz time-domain spectroscopy
AI总结：
本文提出太赫兹时域光谱中基于最大似然的参数估计方法，利用已知时变噪声幅度推导似然函数，并建立三源噪声模型，在材料表征中验证其估计精度和拟合优度优于常用方法。
摘要：
我们提出了一种用于太赫兹时域光谱参数估计的最大似然方法。针对一对具有已知时变噪声幅度的时域波形，我们推导了参数化频率响应函数的似然函数。该方法提供的参数估计优于其他常用方法，并给出了拟合优度的可靠度量。我们还建立了一个由三个主要噪声源参数化的简单噪声模型，并基于一组重复波形测量推导了这些噪声幅度的似然函数。我们通过材料表征应用对该方法进行了验证。
英文摘要：
We present a maximum-likelihood method for parameter estimation in terahertz time-domain spectroscopy. We derive the likelihood function for a parameterized frequency response function, given a pair of time-domain waveforms with known time-dependent noise amplitudes. The method provides parameter estimates that are superior to other commonly-used methods, and provides a reliable measure of the goodness of fit. We also develop a simple noise model that is parameterized by three dominant sources, and derive the likelihood function for their amplitudes in terms of a set of repeated waveform measurements. We demonstrate the method with applications to material characterization.
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