基于自适应滤波器的能谱数据平滑技术

针对传统的谱线平滑方法在滤波器参数选择不当或平滑次数过多时引起谱线畸变的缺点,在最小二乘法的基础上,利用自适应滤波器的原理,采用快速卡尔曼实现递归最小二乘法,并通过前向、后向预测器更新滤波器系数,实现能谱数据的平滑去噪处理。通过实验将该方法与多项式最小二乘法、最小均方算法进行定性分析与比较,结果表明该方法能较好地降低能谱中的噪声,并能保持能谱的特征。     

低水平放射性γ能谱数据平滑的非线性小波方法

设计了低水平放射性γ能谱数据平滑的非线性小波方法,与传统的多项式拟合移动平滑方法和傅立叶分析方法相比,本方法具有谱峰值损失小和消除统计涨落彻底的优点。     

基于EMD-DISPO的α能谱平滑方法

在进行α能谱分析时,为减少或抑制放射性计数的统计涨落,针对经典方法的不足,提出了基于EMD-DISPO的α能谱平滑滤波处理方法。根据此原理,在MATALB 2012上编程,实现了谱数据的处理。结果表明:平滑后的谱数据效果比经典方法更精准,有助于更准确地进行能谱分析。     

基于自适应方法在自然伽玛能谱的应用

针对传统多项式拟合平滑法用于处理谱线容易造成谱线畸变的缺点,在维纳滤波器的基础上,采用自适应滤波器的原理,设计了自适应维纳滤波器,并将该方法用于对伽玛能谱数据进行处理。将该方法与多项式最小二乘法光滑去噪做定性分析和比较,表明该方法能比较好地降低自然伽玛能谱中的噪声。     

EDXRF特征谱平滑去噪方法比较

采用基于小波软阈值的最小二乘法拟合曲线的方法,对能量色散X荧光分析仪FeO谱线进行平滑处理,利用Matlab软件仿真分析。分别与未处理的原始能谱以及使用五点二阶法、小波软阈值法、傅里叶变换法、最小二乘法处理后的能谱定量分析比较。结果显示,基于小波软阈值的最小二乘法拟合的能谱曲线,能够有效地保留峰信息,峰总比达到0.103 6,本底为42,峰面积也较其他几种平滑方法更大,峰信息丢失最少,谱线的平滑去噪效果明显优于其他几种方法,有利于提高对能谱数据处理的精确度。     

基于MATLAB GUI的谱线平滑处理

谱线平滑可以去除实测核能谱中的统计涨落并保留谱峰重要信息。首先介绍了高斯平滑和SavitzkyGolay(SG)平滑的原理与实现方法,然后基于矩阵实验室图形界面开发环境(Matrix Laboratory Graphical User Interface,MATLAB GUI)设计了谱线分析工具,对谱数据进行在线实时和离线批量处理。最后对石墨预衍射X荧光分析仪实测的U标准样数据作平滑分析,并引入相关系数来评价平滑效果。实验结果表明:当谱峰幅值较大时,高斯平滑的平滑度指标较好,当谱峰幅值较小时,SG平滑显现优势;高斯平滑的参数设置较灵活,但运算较复杂,需用到矩阵计算,SG平滑的算法较简洁,代码执行时间更短。因此,实际工程应用中,应综合考虑在维持较好平滑度和相关系数指标的情况下,合理选择平滑方法和参数。     

NaI(TI)探测器测量γ能谱平滑处理方法及其评价

介绍了高斯法与最小二乘法相结合对NaI(TI)探测器测量γ能谱进行平滑处理方法,用MATLAB编程实现对γ谱数据的平滑处理。通过平滑度指标和互相关系数两种参数进行针对238U、232Th谱数据科学比对和评价,提出了不同能段结合的平滑处理方法,可提高谱数据处理的精度和准确度。结果表明:高斯法平滑与最小二乘法平滑相结合,可较好地获得平滑效果。     

一种自适应的γ射线能谱数据平滑方法

分别采用自适应小波方法和传统的多项式拟合移动平滑方法平滑γ射线能谱,在此基础上,计算^60Co刻度源1332keV峰的半高宽和^238U的活度。结果表明：采用自适应小波方法平滑后的计算结果优于传统方法的结果。     

基于TI-DWT-MSSNF的谱光滑与评价

提出了基于平移不变离散小波变换(Translation Invariant Discrete Wavelet Transform,TI-DWT)小波模极大值空间选择性滤波(Translation Invariant Discrete Wavelet Transform Wavelet Modulus Maxima Spatial Selectivity Filter,TI-DWT-MSSNF)的能谱平滑算法,并构建了光滑效果评价指标。分别使用α谱仪和γ谱仪获取了239Pu、241Am的α能谱和137Cs的γ能谱,将5点3次多项式最小二乘法、传统的小波模极大值法和TI-DWT-MSSNF分别用于α和γ谱平滑处理。结果表明:相比较5点3次多项式最小二乘法和传统的小波模极大值法,TI-DWT-MSSNF消除统计涨落更加彻底,特征信息保留更好,峰形畸变更小,是一种更优的方法。     

基于LSSVM的γ能谱平滑方法

γ能谱平滑的效果直接影响寻峰、解谱的精度,为此需要在消除放射性计数的统计涨落,提高信噪比的同时最大程度地保留能谱特征信息。本文采用基于结构风险化最小准则的最小二乘支持向量机方法 LSSVM,结合交叉验证参数寻优方法对Na I(Tl)γ能谱进行平滑处理,实验结果表明:LSSVM能谱平滑在全谱上保持较好峰形而不形变,各谱峰位置与理论计算值的最大误差(即峰偏)≤0.6个道址,平均误差为0.43个道址;且该方法具备良好的适应性和推广能力。     

基于LabVIEW的γ能谱降噪处理

介绍了多项式最小二乘拟合与傅立叶变换对γ能谱进行降噪的基本原理,利用LabVIEW语言对能谱数据分别进行了多项式最小二乘拟合法、傅立叶变换法降噪处理,并将两种方法进行了比较.     

高钚含量样品中α能谱法分析~(237)Np的可行性研究

通过对244 Cm的α实验谱进行拟合得到单能峰的峰形参数,采用随机抽样技术表征谱计数的统计涨落,建立了一种模拟半导体α能谱的方法。利用该方法模拟238Pu和243Am的α能谱,与实验谱基本吻合,证明了方法的可靠性。在此基础上,研究了239Pu对237Np的α能峰的影响,结果表明,当239Pu与237Np的活度比A(239Pu)/A(237Np)≤10时,通过解谱得到的A(239Pu)/A(237Np)与设定值的相对偏差≤2.0%。对于A(239Pu)/A(237Np)约为3 000的样品,如果对钚的去污系数达到300以上,则可由α能谱法测量样品中的237 Np。     

一种γ能谱光滑效果评价方法

在γ能谱数据处理中需要对测量能谱进行光滑以降低统计涨落。实际应用中,针对不同的γ能谱,需要对各种能谱光滑算法的光滑效果进行科学的比较和评价,选择最佳的能谱光滑算法及最佳光滑参数。文章从γ能谱计数的统计涨落规律出发,提出了一种评价能谱光滑算法效果的方法,给出了评价参数,并计算了光滑效果的等效测量时间。根据实验测量的γ能谱数据,采用5点三次多项式拟合最小二乘法对不同光滑次数的光滑效果进行了对比,优选了光滑算法的光滑次数参数,并给出了等效测量时间,提高了谱数据处理的精度和准确度。     

基于Matlab平台上γ能谱光滑处理

利用NaI(T1)闪烁探测器得到的Υ能谱数据,可能因统计涨落而产生误差.为了降低这一误差提出了Υ能谱的平滑方法;根据平滑原理,在Matlab上编程实现谱数据的处理,并对结果进行数学评价;结果表明平滑后的能谱比未平滑的能谱误差要小.     

GMM模型在核能谱平滑滤波中的应用

结合核能谱的统计特性,采用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)对核能谱进行平滑滤波处理。其基本思想是:利用GMM模型良好的逼近能力对核能谱进行函数逼近,为原始能谱曲线建立基于GMM的数学模型,在该模型的多次运算过程中实现更合理的平滑滤波。     

基于Qt和QWT的γ能谱分析软件设计

基于Qt、QWT以及FPGA多道分析器设计了γ谱分析软件。提出了实现数字多道分析器与γ谱分析软件的通信接口两者交互操作的方法;Qt结合QWT类库包使得谱分析软件有良好的操作及显示效果。利用Qt中QtSql提供的数据库接口驱动SQLite设计了核数据库,进行便携式谱仪核素识别要求的分析;软件将采集的能谱数据显示在主窗口。实验结果表明可对谱数据进行FIR高斯窗滤波平滑处理、寻峰、自适应本底扣除、能量刻度、高斯拟合峰面积、核素识别、谱线平移拖放等操作。     

航空伽玛能谱数据的校正与重组

介绍了航空伽玛能谱谱线校正的方法,并且对经过校正航空伽玛能谱数据进行数据窗口的重组.对航空能谱仪谱漂产生的原因和航空伽玛能谱数据的处理方法进行了介绍,根据我国自主研制的航空伽玛能谱仪谱线采集的特点和谱线合成方式,提出了采用变尺度校正的方式对谱线数据进行校正,并且根据航空伽玛能谱测量的要求,对窗口数据进行重组.实验结果表...     

粒子加速器束流轨道的移动最小二乘法平滑分析

粒子加速器停机时间短,磁铁间相对精度要求高,为提高束流轨道平滑分析效率,提出了一种基于移动最小二乘的平滑分析方法。首先,对原始平滑数据作预处理,使环形磁铁数据呈直线形分布;其次,对平滑区域进行网格化处理,提取网格点并选定合适的基函数与权函数;然后,给出平滑分析的三项指标并设计了整个平滑分析流程;最后,通过仿真数据对比分析了平均值法、最小二乘拟合与迭代法及本文方法的平滑结果。结果表明:在相同指标条件下,本文得到的拟合曲线最光滑,且磁铁调整数量最少,在一定程度上,节省了调整时间,提高了效率。     

基于匹配滤波的伽玛仪器谱数据平滑技术

传统的谱线平滑方法容易引起谱形畸变,利用匹配滤波器的思想对卷积滑动变换法进行了改进,采用高斯函数叠加指数函数代替高斯函数作为变换函数.改进后的方法既能最大化地抑制涨落,又能较好地保持谱形特征,实例证明了该方法的优越性.     

全变差正则化法凸优化平滑γ能谱

在残差代价最小化函数基础上加入全变差正则化惩罚函数项,通过凸优化技术实现了γ能谱的平滑,并提出了由最优权衡曲线确立残差和全变差正则化权衡因子方法。与滑动平均、SavitzkyGolay、小波滤波等方法的对比结果表明,该方法参数设置简单便捷,在全道域内即保证了平滑后能谱峰形的相似,又获得了更好的平滑效果。