基于小波变换的γ能谱分析

为进行γ能谱分析，需要减少、抑制放射性计数的统计涨落。针对常用平滑滤波方法中存在的不足，使用小波变换的方法对复杂的γ能谱进行平滑滤波，获得了令人满意的效果。这更有助于精确找出全部的全能峰的峰位和计算全能峰的面积，使得γ能谱的分析更为精确。     

小波阈Wiener滤波器在航空伽玛能谱降噪中的应用

在传统的小波降噪基础上,根据Wiener滤波器和小波变换的特点,采用小波域Wiene滤波器对航空γ能谱谱线数据进行了降噪处理,取得了良好效果。采用该方法对内蒙某地区的航空γ能谱数据进行了处理,结果显示,该方法能有效降低原始能谱数据中统计涨落带来的影响,其降噪效果优于传统的降噪方法。     

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。     

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。     

小波分析方法对降低γ谱统计涨落的作用

讨论了在对γ谱进行小波消噪分析时一些参数的选择问题。采用产生随机模拟谱进行数理统计的方法,对小波分析方法降低γ谱统计涨落的作用进行了研究。小波消噪后的γ谱每道上的计数统计涨落可降低至原来的几分之一,但道计数数据间具有很强的相关性。     

NASVD法处理地面γ能谱噪声

为了提高地面γ能谱数据降噪处理的效果,介绍了NASVD法的基本原理及算法,并对某实测地面γ能谱数据集采用NASVD法和传统LS法进行降噪处理实验对比,结果表明:相对于LS法,NASVD法能够显著减少原始谱线中的统计涨落现象,更适合单次测量场合获取的γ能谱数据集降噪处理。     

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。     

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。     

LS-SVM分段降噪法处理航空γ能谱噪声

为降低航空γ能谱受低计数、测量时间短和测量环境等因素引起的噪声影响,依据能窗道址分布,采用机器学习方法 LS-SVM结合加权叠加方法对航空γ能谱进行分段回归拟合降噪处理。实验表明,LS-SVM分段降噪方法能够显著降低统计涨落和较好地保持峰形,且同时具有良好的自适应性和泛化性。     

小波变换与傅立叶变换在γ能谱降噪处理中的比较研究

介绍了小波变换与傅立叶变换的基本原理，对γ能谱降噪引入了小波变换方法并将其与傅立叶变换方法做了比较，针对^60Co的γ能谱分别用小波变换方法和傅立叶变换方法进行了噪声消除。MATLAB语言仿真结果表明，基于小波变换的降噪方法与传统的傅里叶变换方法相比具有较高的精度，应用于γ能谱降噪是非常理想的。     

Bootstrap非参数法在γ能谱处理中的应用

为减少统计涨落对能谱测量的影响-提高测量的精确性,利用数理统计理论,研究Bootstrap非参数法的基本原理及程序流程,并将其应用于实验室γ能谱数据处理中。用NaI(T1)探测器测量~(241)Am、~(137)Cs、~(60)Co的γ能谱,对短时间测量的γ能谱采用Bootstrap非参数法进行处理-与同样条件下长时间测量的γ能谱数据进行对比,吻合度较高,得到了满意的结果,为实现γ能谱在低活度水平的快速测量提供了可行的技术方案。     

小波变换及其在γ能谱去噪处理中的应用

为了利用小波变换对HPGeγ谱仪测量的γ能谱进行消噪处理,首先论述了小波变换基本原理以及一维信号消噪过程中小波函数、分解层数、阈值函数以及阈值规则选取方法,然后结合已测的137Cs、140Laγ能谱所固有的噪声特性,采用小波工具箱对其进行了消噪处理.消噪结果与MCNP仿真计算结果进行了比对,计算了两者之间绝对误差的2范数,对比曲线图表明两者相当一致.     

小波分析在X荧光光谱去噪声中的应用

核辐射探测器中固有统计涨落、电子学噪声,使X射线荧光光谱中带有噪声,主要表现为出现假峰或丢失弱峰.论文探讨使用Mallat算法对X射线荧光光谱信号进行小波分解,采用阈值滤波算法在小波域内将噪声抑制或消除,最后重构除去噪声后的能谱信号.通过与多项式最小二乘拟合光滑除去噪声的光谱做定性和定量分析的比较,表明小波分析能够较好除去X射线荧光光谱中的噪声.     

卡尔曼滤波在航空γ能谱勘查系统自动稳谱中的应用

针对航空能谱多晶体短时测量所得谱线低计数率、高统计涨落的特点,采用卡尔曼滤波方法对航空能谱谱线进行光滑滤波,比较了几种常用谱线光滑方法与卡尔曼滤波光滑方法的光滑效果,最后采用该方法对谱线光滑,并寻峰实现航空能谱的自动稳谱,在1024道分辨率时,137Cs峰谱漂小于±1道。     

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。     

通道式车辆放射性测控系统对γ放射性核素活度探测阈值的测定

论述了通道式车辆放射性测控系统对γ放射性核素活度探测阈值的测定方法.探测阈值是针对某一确定γ放射性核素而言的,表示对该核素可探测的最低活度,表征了放射性测控系统的探测能力,同时也是设置系统报警阈值的依据.探测阈值可通过探测器本底计数率的统计涨落以及对参考测量点活度响应的测量结果计算获得.对于确定的参考测量点,探测阈值与探测器本底计数率统计涨落和γ放射性核素的能谱相关.     

铀元件认证技术研究

用高纯锗半导体γ探测器在水平和垂直位置测量了不同铀元件组合系统,采用PC/FRAM分析软件对测量能谱进行了铀丰度分析。结果表明:在铀元件、铀元件外加模拟炸药、铍和铍+模拟炸药三种情况下,分析得到的铀丰度基本一致。分析结果的可信度取决于测量γ能谱的统计涨落。     

一种基于小波包分解的神经网络识别γ能谱方法

提出了一种基于小波包分解的神经网络识别γ能谱方法,该方法将γ能谱看作非平稳离散信号,对γ能谱做小波包分解得到各频带的能量,以各频带能量为元素构造特征向量作为神经网络的训练样本,利用神经网络的分类功能实现γ能谱的识别.结果表明,该方法不仅能准确地识别不同种类标准源的γ能谱,还能准确识别不同批次标准源的γ能谱,具有很好的实用价值.     

小尺度参考辐射场中散射γ能谱的计量特征提取方法

在小尺度参考辐射（MRR）场γ射线空气比释动能约定真值（CAK）的确定方法中,散射γ能谱由于受放射性统计涨落与测量时电子学噪声的干扰及存在的数据冗余问题而不能准确地表征MRR的特征信息,影响了CAK预测模型的构建效率与预测精度。本文采用了小波分析与主元分析（PCA）方法依次对散射γ能谱进行降噪处理和计量特征提取。所提取的计量特征用于替代原始能谱数据并构建了CAK的预测模型,其构建效率与预测精度均得到明显提高。     

应用小波新阈值函数对低放射性活性炭测氡γ能谱的消噪

提出了一种用于低放射性活性炭测氡的γ能谱消噪的小波阈值函数。在Matlab平台上,通过对野外实测γ能谱的消噪处理,对比分析了多点均滑消噪、傅里叶变换消噪、小波软阈值消噪及新阈值函数消噪的优缺点。结果表明:应用阈值函数对低放射性γ能谱的消噪,在反映γ能谱特征的峰本比、峰高、峰面积及本底值参数方面的效果优于传统的方法,且保留了原始信号的细节特征,具有较高的实用价值。