一种适用于解析计算γ能谱的方法技术

本发明专利技术属于一种能谱分析方法，具体涉及一种适用于解析计算γ能谱的方法，包括如下步骤：步骤1：选择数据；步骤2：谱线平滑处理；步骤3：本底扣除；步骤4：峰位寻找；步骤5：假峰剔除；步骤6：峰位标记；步骤7：峰面积计算。本发明专利技术的有益效果在于：应用本发明专利技术所提供的方法能够简洁明了的完成γ谱的分析，解决了用户使用学习成本高的问题；本发明专利技术提供了多种不同的谱分析算法，可针对数据特点，选择合适的算法能够有效的减少分析所用时间，或者提高数据分析的精度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于解析计算
γ
能谱的方法


[0001]本专利技术属于一种能谱分析方法，具体涉及一种适用于解析计算γ能谱的方法，它主要用来计算涉及到γ能谱的谱平滑，峰位查找，峰面积。

技术介绍

[0002]在涉核理论研究、核技术及原子能应用，核防护、环境放射性检测等诸多领域，如何快速准确地判别具备γ辐射的各类放射性核素的种类、性质并判明其强度，是相关工作能否顺利进行的关键所在。而为了解决这一问题，在上世纪便开始发展γ能谱的测量、数据采集以及数据分析等技术，至今都已经有比较成熟的理论技术框架，而沿用这些理论方法，有不少用于分析γ能谱的设备出现，如数字
‑
模拟转换电路实现的多道分析器、及多种计算机γ能谱分析软件等。
[0003]通过数字
‑
模拟电路实现的多道分析器，探测器和多道分析器组合进行工作。探测器采集数据后，多道分析器内含设计好的电子逻辑控制单元，将脉冲信号按照幅度大小划分为不同的道区，每个道区统计脉冲计数，最终得到脉冲谱。这种能谱分析仪简单实用，目前仍然是很多实验室的常见设备之一，然而随着探测技术的不断发展，获取到的γ辐射数据量大大增加，传统适用的多道分析仪器面对这类大数据量的应用场景已经难以满足实际的应用需求。
[0004]自上世纪六十年代起，电子计算机技术的迎来了快速发展的时期，电子计算机以其出色的运算能力和数据处理能力为各行各业的发展注入了新的活力。而经过了数十年的发展，电子计算机技术的硬件制造成本已经大大降低，价格低廉，性能优异的个人电子计算机已经得到了广泛普及。在硬件技术高速发展的背景下，不少计算机γ能谱分析软件纷纷面世，探测器采集数据后，电子信号被传输到计算机终端进行分析。然而在现有的主流谱分析方法中，各分析性能则有所差异，在峰面积计算，弱峰识别等性能指标上各有优劣，还存在着一定的不足。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种适用于解析计算γ能谱的方法，对测得的能谱计数数据进行分析，能够有效的得出相关辐射学结论，同位素的种类、强度、性质等等相关参数。
[0006]本专利技术的技术方案如下：一种适用于解析计算γ能谱的方法，包括如下步骤：
[0007]步骤1：选择数据；
[0008]步骤2：谱线平滑处理；
[0009]步骤3：本底扣除；
[0010]步骤4：峰位寻找；
[0011]步骤5：假峰剔除；
[0012]步骤6：峰位标记；
[0039]其中，bg(i)为LLS反变换后得到的扣除本底后的谱数据。
[0040]所述的步骤4得到净计数谱后，采用对称零面积法进行峰位确定，将找到的峰位左右边界道址进行记录，对称零面积函数与峰形为高斯函数状的峰进行卷积时，对称零面积法过程如下：
[0041]步骤41：定义原谱第i点的负二阶差分为
[0042][0043]y(i)为第i道的计数，y(j+H)为第i+H道的计数，y(j
‑
H)为第i
‑
H道的计数，H为半窗口宽度，n为自然数，取值范围为1,2....H，
[0044][0045]n为自然数，取值范围为1,2....H
[0046]步骤42：c(j)即为窗口函数，选取2H+1的窗口，若满足下述条件：
[0047][0048]m为总迭代次数取值范围为1,2....H
[0049]该窗口函数与原谱进行褶积滑动时，线性函数的变换结果为零，而在存在峰的地方大于零，以此判别峰位。
[0050]所述的步骤7将步骤4中找到的峰，剔除统计涨落的假峰以后，通过高斯拟合逐峰进行峰面积计算，高斯拟合过程如下：
[0051]高斯函数形式为：
[0052][0053]式子中，a,b,c分别描述了高斯曲线的峰值，峰位和半高宽度信息，对上式两侧取自然对数，得到拟合出的高斯曲线，积分求该拟合曲线面积得到近似的峰面积，
[0054][0055]本专利技术的有益效果在于：应用本专利技术所提供的方法能够简洁明了的完成γ谱的分析，解决了用户使用学习成本高的问题；本专利技术提供了多种不同的谱分析算法，可针对数据特点，选择合适的算法能够有效的减少分析所用时间，或者提高数据分析的精度。
附图说明
[0056]图1为本专利技术所提供的一种适用于解析计算γ能谱的方法计算流程图。
具体实施方式
[0057]下面结合附图及具体实施例对本专利技术作进一步详细说明。
[0058]如图1所示，一种适用于解析计算γ能谱的方法，包括如下步骤：
[0059]步骤1：选择数据
[0060]所述的数据为特定核素辐射事件计数，根据能量由低到高均匀划分为特定道数，以单列向量形式保存为.txt后缀格式文件。
[0061]步骤2：谱线平滑处理
[0062]将上述采集数据对其进行平滑处理。本专利技术的实施例中采用快速傅里叶平滑方法，将原始数据在频谱上进行均匀化，得到比较平滑的计数曲线。
[0063]将原始谱数据通过傅里叶变换，变换到频域，在频域内对频谱进行滤波，滤波后进行傅里叶反变换，得到平滑后的谱数据，具体过程如下：
[0064]将原始谱数据变换到频域
[0065][0066]ω为频域自变量，f(x)为任意函数；
[0067]对于原始谱数据，是离散的分立值，故采用傅里叶变换的离散形式
[0068][0069]X
k
为离散形式频谱变换值，x
n
为原始谱分立值，n为自然数，N为一个数值
[0070]在谱数据中，一部分是真正的谱数据(即平滑谱)一部分则是噪声数据S(E)，平滑的目的便是除去噪声数据，因此假设
[0071][0072]其中Y(E)为总谱，为平滑谱，S(E)为噪声谱
[0073]变换到频谱后，
[0074][0075]其中Y(w)为总谱，为平滑谱，S(w)为噪声谱
[0076]在整个频谱中，噪声谱属于高频成分，故采用低通滤波函数，过滤掉高频成分，本方法采用高斯型滤波函数，如下
[0077][0078]将Y(w)和F(w)相乘得到过滤后的平滑谱频谱
[0079][0080]最后将进行傅里叶逆变换得到平滑后的谱数据，A为滤波函数的峰值，δ为高斯宽度。
[0081]步骤3：本底扣除
[0082]在输入的谱图(即原始数据根据对应道数绘制的计数
‑
道数图)中，其中含有背景辐射事件造成的计数。本专利技术的实施例中采用SNIP法对计数谱进行本底扣除，得到最终的
净计数谱，具体如下：
[0083]步骤31：对平滑后谱数据进行LLS数值变换
[0084][0085]其中，v(i)为第i道数据LLS变换后数据，y(i)为第i道计数；
[0086]步骤32：对变换数据进行全谱本底扣除，通过比较v(i)与v(i+p)和v(i
‑
p)的平均值大小，取其中较小值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于解析计算γ能谱的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：选择数据；步骤2：谱线平滑处理；步骤3：本底扣除；步骤4：峰位寻找；步骤5：假峰剔除；步骤6：峰位标记；步骤7：峰面积计算。2.如权利要求1所述的一种适用于解析计算γ能谱的方法，其特征在于：所述的步骤1中的数据为特定核素辐射事件计数，根据能量由低到高均匀划分为特定道数。3.如权利要求1所述的一种适用于解析计算γ能谱的方法，其特征在于：所述的步骤2对步骤1中的数据其进行平滑处理，将原始谱数据通过傅里叶变换，变换到频域，在频域内对频谱进行滤波，滤波后进行傅里叶反变换，得到平滑后的谱数据，具体过程如下：将原始谱数据变换到频域其中，ω为频域自变量，f(x)为任意函数；对于原始谱数据，是离散的分立值，采用傅里叶变换的离散形式其中，X
k
为离散形式频谱变换值，N为一个数值；变换到频谱后，其中Y(w)为总谱，为平滑谱，S(w)为噪声谱采用低通滤波函数，过滤掉高频成分，采用高斯型滤波函数，如下将Y(w)和F(w)相乘得到过滤后的平滑谱频谱最后将进行傅里叶逆变换得到平滑后的谱数据，A为滤波函数的峰值。4.如权利要求1所述的一种适用于解析计算γ能谱的方法，其特征在于：所述的步骤3采用SNIP法对计数谱进行本底扣除，得到最终的净计数谱，具体如下：步骤31：对平滑后谱数据进行LLS数值变换其中，v(i)为第i道数据LLS变换后数据，y(i)为第i道计数；
步骤32：对变换数据进行全谱本底扣除，通过比较v(i)与v(i+p)和v(i
‑
p)的平均值大小，取其中较小值确定v(i...

【专利技术属性】
技术研发人员：马圣国，刘善清，孟树芃，
申请(专利权)人：中核立信北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：