针对颗粒粒度的动态光散射含噪数据反演过程中，Tikhonov正则化法因对所有奇异值进行修正而导致反演结果抗扰动性差，而TSVD正则化法由于将所有小奇异值完全截断，使得反演结果中的粒度信息细节性缺失。这些问题使得传统方法在处理含噪数据时存在明显不足。本研究在Tikhonov正则化和TSVD正则化的原理基础上，结合奇异值理论，提出了一种改进的正则化方法——TikhonovTSVD（TTSVD）。该方法通过TSVD的截断参数和Tikhonov正则化的正则参数，将奇异值序列按照不同的区间划分为三部分，并对每一部分进行不同处理，从而实现对噪声干扰下的数据反演。

为了验证该方法的有效性，我们在不同强度的噪声下对模拟数据进行了反演实验，并将结果与传统的Tikhonov正则化和TSVD正则化结果进行了对比。实验结果表明，在低噪声情况下，TikhonovTSVD（TTSVD）方法反演得到的结果较传统方法更精确，拟合度更高；在高噪声情况下，该方法仍表现出较好的抗噪性和精确性。对350 nm的实测颗粒反演结果的实验也进一步验证了该方法的优越性。

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