基于FET开关阵列的GEM成像探测器电子学系统设计

针对实验室GEM实时成像平板探测器多通道实时数据采集的需要,设计了一套基于FPGA和网络接口芯片的数据采集系统.该系统具有精度高、速度快、通道多、通用性强、安全可靠的特点,具有较高的应用价值.     

像素CdZnTe探测器的研制

介绍了研究的像素CdZnTe探测器的研发情况,包括探测器的制作和性能检测.4×4面阵CdZnTe的尺寸为11 mm×11 mm×6.3 mm,像素为2 mm×2mm.性能最好的一个像素对137Cs 662keV伽玛射线的能量分辨率达到了1.4%,在加保护环并进行各像素峰位归一修正后,整个CdZnTe探测器对 137Cs 662keVγ射线的能量分辨率为2.08%.     

检测爆炸物和毒品的伴随粒子成像方法

评述检测爆炸物和毒品的伴随粒子成像方法的基本原理、主要性能和研究进展。     

支持重音合成的汉语语音合成系统

针对基于单元挑选的汉语语音合成系统中重音预测及实现,本文采用了知识指导下的数据驱动建模策略。首先,采用经过感知结果优化的重音检测器,实现了语音数据库的自动标注;其次,利用重音标注数据库,训练得到支持重音预测的韵律预测模型;用重音韵律预测模型替代原语音合成系统中的相应模型,从而构成了支持重音合成的语音合成系统。实验结果分析表明,基于感知结果优化的重音检测器的标注结果是可靠的;支持重音的韵律声学预测模型是合理的;新的合成系统能够合成出带有轻重变化的语音。     

深层神经网络中间层可见化建模

深层神经网络的中间层是隐含的、未知的,这使得深层网络的学习过程不可追踪,学习结果无法解释,在一 定程度上制约了深度学习的发展.本文通过引入先验知识使深层网络的中间层具有明确的含义与显性的影响 关系,即中间层可见化,从而部分人工干预深层网络的内部结构,约束网络学习的方向.基于深层堆叠网 络 (Deep stacking network, DSN),提出两种中间层部分可见的深层神经网络:输入层部分可见的深层堆叠网络(Input-layer visible DSN, IVDSN)和隐含层部分可见的深层堆叠网络(Hidden-layer visible DSN, HVDSN),部分可见是为了保留对未知信息的提取能力和一定的容错能力.以基于文本的言语情 感计算为例测试所提网络的有效性,结果表明先验知识的引入有助于提升深层神经网络的 性能;所提两种网络均可实现中间层的部分可见化,其中HVDSN结构更精简,性能也更优.     

开关型积分电荷灵敏前放的研究

介绍了开关电荷灵敏前放应用于高能X射线成像系统中的主要优点,初步分析了此类前放的主要噪声源,并实验比较了开关前放和传统电荷灵敏前放的噪声指标,结果显示开关前放的确因为去掉了反馈电阻的热噪声贡献而使并联电流噪声得以改善。     

BaF2晶体γ能谱的温度特性研究

测量了从室温到８０℃ＢａＦ２晶体γ能谱对＾１３７Ｃｓ０．６６２ＭｅＶγ射线的能量分辨率和全能峰峰位随温度变化的情况。这种变化是由ＢａＦ２晶体的发光产额受温度的影响而引起的。     

用于CZT探测器信号读出的低噪声电荷灵敏前放A250

本文测量和分析了电荷灵敏前放A250的电子学噪声对CZT探测器能谱展宽的影响.在成形时间下1 μs下A250的零电容噪声为104.8 e,噪声电容斜率为4.18 e/pF.测得241Am 59.5 kev全能峰能量分辨率为4.08%.     

碲锌镉探测器对低能X射线的探测

介绍了碲锌镉探测器对低能X射线的探测,并在不同温度下测试了其性能变化,包括电子学噪声,能量分辨率和漏电流的变化.同时研制了低噪、性能稳定的厚膜电路用于单路信号的读出,对241Am的60keV能量峰的能量分辨率达到了4%.