基于弹道亏损形状特征的堆积脉冲识别方法

识别与拒绝堆积脉冲是提升高辐射环境下X荧光光谱性能的有效方法。本文提出一种堆积脉冲甄别方法,该方法首先将原始脉冲成形为三角脉冲和梯形脉冲;然后计算其幅度比值,该比值称为时不变脉冲形状标签(TIPS);最后通过TIPS的大小判别脉冲是否堆积。这种方法不需要测量脉冲宽度,且不受脉冲幅度变化的影响。与逆锯齿波成形器相比,三角脉冲成形器能更有效地抑制TIPS展宽,从而有利于甄别堆积脉冲。在1.22×10⁶ s^-1通过率下,使用该方法识别铅黄铜样品中堆积脉冲。结果表明,当非堆积脉冲损失率为15%时,准确率、召回率及F1得分分别提升到73.55%、78.75%和76.06%,铜的K_α峰峰总比提高到76.60%。本文提出的方法可以有效识别堆积脉冲和提高能谱的峰总比。     

Ga掺杂ZnO微米棒紫外光探测器的制备与特性

为了获得高性能和低成本的氧化锌(ZnO)基紫外光探测器,使用Ga掺杂ZnO(ZnO∶Ga)作为光敏层,采用水热法合成了不同Ga掺杂浓度ZnO∶Ga微米棒,Ga与Zn的原子比分别为0%(未掺杂),0.5%,1%,2%和4%。使用X射线衍射仪(XRD)测试所有样品的晶体结构,发现它们都为六方纤锌矿结构的ZnO。采用扫描电子显微镜(SEM)观察它们的形貌,都呈现棒状结构。进一步,制备叉指图案氟掺杂的氧化锡(FTO)导电玻璃基底,将不同Ga掺杂浓度ZnO∶Ga微米棒分别涂覆在FTO上,得到5种简单结构的紫外光探测器,系统研究了它们的性能。结果表明：所有ZnO∶Ga微米棒紫外光探测器对365 nm紫外光表现出良好的响应。其中,1%Ga掺杂ZnO∶Ga微米棒紫外光探测器性能最佳,经计算,在365 nm波长处,它的响应度、增益和比探测率分别为13.13 A/W (5 V),44.63 (5 V),3.31×10¹² Jones,响应时间和衰减时间分别为12.3 s和36.4 s。说明在ZnO微米棒中进行合适Ga掺杂能有效提高紫外光探测器的性能。该研究有助于基于ZnO∶Ga材料的...     

C4.5算法在保险业可疑交易分析中的应用

上报可疑交易报告是保险公司日常工作之一,目前对可疑交易的识别基本上是工作人员依照中国人民银行公布的《金融机构大额交易和可疑交易报告管理办法》对交易逐条进行识别。本文利用经典的决策树C4.5算法对交易进行分析,自动识别出部分可疑交易。     

一种多串口映射TCP端口的核数据采集系统设计

为解决多种数据类型兼容的并行采集困难、接入计算机串口资源匮乏、采集数据传输误码率高等诸多问题,设计并实现了多串口映射TCP端口(MSMTPS)的多种核辐射数据类型连续并行采集系统。采用以太网实现核辐射数据采集系统与计算机的数据交互,系统由STM32F103处理器与W5500以太网芯片构成,具有多个串口同时与以太网口交互的能力。为接收不同辐射数据的串口分配队列缓冲区,使多个串口与同一个TCP端口映射,基于TCP端口与上位机建立连接,实现多类串口与单网络端口双向快速传输。测试使用3个串口,分别以0.5 s,1 s,5 s时间间隔发送,各发送498 bytes,499 bytes,499 bytes数据,连续发送10 min。结果显示系统传输稳定,无误码,符合设计要求。     

基于T值映射的双能X射线透射中矿石识别算法与分选技术研究

将与矿石原子序数相关的R值图像映射方法运用在矿物识别中能够较准确的识别矿石,但是由于R值的推导直接忽略了矿石厚度的影响,从而导致其受厚度的影响较大,所以该图像映射方法存在一定的缺陷。与矿石厚度及密度相关的T值算法保留了厚度和密度两个重要参数,因此使用T值得到的图像信息量将会更多。本文使用T值图像映射方法对采集到的双能X射线透射矿石的图像进行验证。首先,对铝和铜进行T值与R值识别算法进行曲线拟合的优劣对比,经过实验可知,R值的相关系数仅为0.9145和0.9855,而T值曲线拟合相关系数分别达到了0.9983和0.9949,因此T值算法相对减小了厚度对物质识别的影响且T值算法更优。本文在此研究的基础上提出一种基于T值的图像映射方法。该方法首先利用灰度值来代替信号强度值计算出T值,得到由T值作为等大小的灰度图像,然后再使用中值滤波以及RGB配色得到最终的图像。经过实验可知,T值映射相较于R值映射不仅在运行速度上得到了提高,而且在图像清晰度以及矿石识别的准确率都得到了较好的提升。     

小样本下基于改进ACGAN数据增强的X射线矿石图像分类方法

针对工业领域利用深度学习模型对矿石进行在线分类时,矿石样本稀少导致的模型过拟合、分类准确率低的问题,提出一种结合X射线透射成像技术的矿石数据增强分类方法。该方法基于改进辅助生成对抗网络(Enhance-based Classification ACGAN-gp, EC-ACGAN-gp),采用卷积和连续残差块构建判别器和生成器,引入注意力机制捕捉矿石细节特征,生成高质量样本扩充原始数据集,同时使用带梯度惩罚的Wasserstein距离重构判别器的损失函数提高对抗训练的稳定性,避免模式崩溃。通过增加辅助分类器重建样本标签信息,最终实现矿石样本的类别预测。结果表明,该方法能实现矿石品位分类的精准预测,准确率可达89.62%,比现有传统方法提高3.98%。该模型生成的矿石样本泛化性良好,能够显著提高小样本数据集的泛化性,在SVM、LeNet5、VGGNet、ResNet上测试,精度分别提升了2.83%、2.36%、1.89%和3.74%,可进一步用于提升其他分类模型在矿石品位预测方面的性能。     

实数-复数小波变换法扣除X射线荧光光谱本底

提出了一种联合利用实数小波和复数小波变换对光谱进行逐段本底扣除的方法。在新方法中,利用实数小波变换获得重叠峰的本底,而由复数小波变换获得本底峰位置的本底。应用新方法对仿真谱和实验光谱进行本底扣除并对扣除效果进行比较和评价。实验结果表明:新方法在对含重叠峰的X射线荧光光谱进行本底扣除时,得到的本底比实数小波和复数小波变换得到的本底更为精确。     

数字多道中双指数脉冲梯形成形算法的实现与测试

数字化谱仪的实际应用中探测器输出的脉冲信号可以近似看作双指数脉冲,由于探测器存在电荷收集时间等原因造成采集的脉冲幅度存在弹道亏损,不利于后续准确提取幅度,影响了探测系统的能量分辨率.在MATLAB中对理想双指数脉冲信号的梯形成形进行了仿真并在Simulink平台上建立模型使用理想双指数脉冲序列测试可行性;使用HDLCoder将Simulink逻辑模型转换成VerilogHDL代码并在ModelSim上进行测试.搭建硬件平台测试代码并将硬件平台应用到实测数据的处理中,通过串口分别发送单峰多峰脉冲测试,使用嵌入式逻辑分析仪捕捉成形数据同时通过串口输出成形后的数据观察,结果显示双指数脉冲信号梯形成形算法在FPGA中得到了较好的实现,恢复误差在0.2％以内.实现的硬件平台对存在弹道亏损的脉冲有较好的成形效果并具有一定的噪声滤除能力,可以作为数字多道脉冲幅度分析器设计开发的参考.