强噪声背景下微弱核脉冲信号提取方法

针对强噪声背景下,微弱核脉冲信号的幅度与发生时刻信息检测存在困难的问题,提出一种基于Gabor变换及稀疏表示的核脉冲信号提取方法.首先利用Gabor变换根据样本信号构建单核脉冲信号表示字典;其次采用K-SVD算法消除因不同探测器和噪声引起的Gabor基函数的差异,构建完备字典,将其用于表征淹没在噪声中的有用信号,通过改进的OMP算法重构信号达到抑制噪声的目的,实现微弱核脉冲信号的提取.为验证该方法的可行性和有效性,利用CsI(Tl)探测器测量得到的实际核脉冲信号和仿真数据进行实验,结果表明,所提出算法恢复的核脉冲信号幅度和峰值发生时刻误差小于传统的Salley-Key最优平滑滤波和Kalman滤波算法.     

基于卷积模型的核信号仿真

NaI(Tl)探测器因具有探测效率高和成本低等优点,常被用于核辐射能谱测量和核辐射监管等领域．由于实验条件等的限制,研究人员往往较难获取理想的实验核信号,虽然可以借助探测器的仿真信号来实现研究目的,但是常规的探测器单指数或双指数模型和实际采集到的核信号模型存在一定的差异,需要一种更为精准的数学模型对探测器输出信号进行描述．我们通过对探测器信号形成过程分析,将探测器视为线性时不变系统,探测器各个部分响应的总卷积即为输出的核信号模型．本文建立的探测器输出信号卷积模型,结合实测伽玛源的幅度分布规律和相邻脉冲时间间隔分布规律,可以提供更精确的NaI(Tl)探测器输出信号,以便用于伽玛能谱测量算法研究;通过调节脉冲间隔时间大小,可以仿真不同计数下探测器输出信号的堆积情形,以便用于堆积信号还原算法研究．经过与伽玛辐射源的对比测试,该仿真信号与真实探测器输出信号一致,既避免了研究人员接触放射源,提高辐射防护安全性,又为开展数字化核信号处理算法研究及能谱算法研究提供了极大的便利性．     

基于MATLAB闪烁探测器输出回路脉冲形状分析

本文对闪烁探测器输出回路脉冲计算公式及其极值进行了推导,利用MATLAB强大的数值计算功能讨论了闪烁探测器输出回路脉冲形状与回路RC时间常数的关系.并初步提出信号甄别的方法.     

BaF2闪烁体探测器数字化信号中Ra本底的扣除研究

基于数据采集卡采用全脉冲获取方法对BaF2闪烁体探测器探测α粒子及γ射线的核脉冲波形进行了研究,通过计算全波形的面积提取了核脉冲信号的能量信息,构建了能谱.应用脉冲形状甄别方法对α粒子和γ射线进行了鉴别研究,根据脉冲信号的快/慢成分比的差别清楚地将α粒子从γ射线中鉴别开来.剔除了BaF2闪烁体探测器中固有226Ra及其子体222Rn、218Po、214Po本底的干扰.     

一种消除位置敏感探测器干扰信号的方法

采用了幅度调制和解调算法来实现位置敏感探测器的信号处理,以消除由于日光和荧光等环境杂散光带来的噪声信号。位置敏感探测器电极输出的电流信号经过幅度调制/解调后,由低通滤波器滤除高频噪声信号,这种方法比采用分析和实验的脉冲幅度调制更有效。同时,方法还可用于在单片位置敏感探测器上进行多光点位置测量的信号处理。     

基于深度学习的闪烁探测器信号故障识别研究

传统核探测器故障信号诊断研究都需要提前提取信号特征,然后用机器学习、支持向量机、统计方法等对特征进行分类。为了实现对探测器输出信号进行实时识别和故障诊断,本文基于Matlab平台构建了一个用于对图像进行分类的卷积神经网络模型,对核探测器故障信号进行分类诊断。从分类准确率和算法运行时间两个方面对Adam、Sgdm、Rmsprop三种优化算法进行了比较。结果表明Rmsprop算法运行时间最少,但准确度和损失的训练迭代曲线不平稳;Sgdm模型对十组非正常信号图像分类的准确率最高为93.10%,准确度和损失的训练迭代曲线平稳。虽然,本文方法诊断准确率略低于文献报道值,但是不需要对信号进行预处理和特征预提取,使用更为简便。     

多模式仿核脉冲随机信号发生器研究

以伪均匀随机数为基础,通过计算和查表产生高斯分布和指数分布随机数,以89C51单片计算机系统为硬件,采用Keil C编程,实现了输出脉冲幅度可以是高斯分布、指数分布及均匀分布等模式,也可以两种以上模式共同输出,输出脉冲时间间隔可以是周期性的,也可以是指数分布的.该随机信号发生器可以实现多种分布模式的输出控制,较好地仿真了核脉冲幅度和时间的随机特性.     

基于小波分析的脉冲探测与幅度捕获方法

基于高斯脉冲成形,讨论了辐射探测信号的幅度测量方法。在脉冲探测算法中,除传统的阈值(Threshold)判别外,最小脉冲宽度(Min Width)和最大有效脉冲宽度(Max Width)判别标准的存在,降低了有效脉冲误判和漏判的概率。利用高斯成形滤波器的线性相位特征,直接在快滤波器探测到的脉冲到达时间点tpeak上捕获慢滤波器的输出,就可以得到脉冲幅度的测量值,简化了幅度捕获过程。     

基于DSP的核探测信号波形采集卡的研制

作者针对在传统的核数据测量与处理系统（如多道分析器）仅对信号幅度进行测量和处理中,有可能丢失一些重要信息（如上升时间、脉冲形状等）的情况．对核探测器输出信号进行波形采集、分析和处理,采用高速AD芯片,研制成功了一种基于DSP具有PCI接口的核探测信号波形采集卡．并讨论了电路逻辑和时序,得到了比较满意的结果．     

基于形态聚类的频率域大地电磁数据去噪新方法研究

大地电磁法是一种利用天然电磁场源进行深部地电结构勘探的地球物理方法,其信号容易受到各种噪声干扰。为了更好地识别大地电磁的信号与噪声,提取出有用的信号进行阻抗估计,本文提出一种基于频率域大地电磁信号形态进行自动聚类的算法,并使用该算法对合成数据和实测数据进行计算。研究结果表明：在频率域中,大地电磁信号形态都有一定的相似性,强干扰噪声在其对应的频段上表现出与信号不一样的特征,可以使用余弦相似度提取此类特征,并使用聚类算法将信号与噪声分离;基于合成、实测数据,采用所提出的算法计算的视电阻率曲线和相位曲线都更加平滑、连续,说明经过本方法处理后的大地电磁数据阻抗估计结果得到了明显的改善。     

Elman神经网络在中子解谱中的应用

人工神经网络由于其优良的自我调节能力及学习能力,已经被广泛地应用在各领域的非线性分析中.在中国锦屏极深地下实验室(CJPL)中的低本底液闪中子探测器一直在记录着中子的本底数据,探测器输出的能谱实际上是核反冲能谱,与输入能谱可一一对应,并随着输入能谱的改变而发生改变;因此可以将探测器输出信号输入到训练过的神经网络中判断输入能谱.本论文采用的神经网络为Elman神经网络,训练神经网络采用的数据为Geant4模拟所得.将实验获取的核反冲能谱输入到训练过的神经网路进行反解,最后Elman网络反解出的Am-Be中子源能谱与真实谱误差在0.1%～11.8%,反解出的~(252)Cf中子源能谱与真实谱误差在0.1%～8.9%.     

8098单片机在核子秤中的应用

以大塑料闪烁体作为射线探测器，准十六位单片机８０９８作为数据处理器，构成非接触物料计量装置－核子秤，论述了该核子秤的工作原理，硬件和软件的设计，并介绍了其特点。     

核信号数字符合测量的实验研究

数字符合技术是目前国际放射性核素计量学研究的热点,是一种很有发展前景的、灵活的核脉冲处理技术.本文介绍了一种数字符合方法的实现方案,利用高速数据采集卡从探测器采集到的数据,并根据数字符合的特点,用Matlab软件对数字符合技术中的死时间、滤波、基线校正、脉宽分析和符合等算法进行研究.采用60Co源的β-γ符合测量活度实验进行验证,并得到了一些初步结果.     

正弦插值在数字示波器中的应用

通过对输入信号的正弦插值处理 ,分析了输出信号的均方差 ,说明了正弦插值对信号处理的作用 ,并给出了一种减小采样信号失真的方法     

基于正弦分段线性近似算法的DDS频谱分析

直接数字频率合成技术在数字通信系统中被广泛采用..但是DDS本身的结构决定了其输出信号中存在无法消除的杂波,采用严格的数学方法分析了基于分段线性近似DDS中的频谱。得到DDS输出信号的时域和频域数学表达式,为精确计算DDS的杂散抑制度提供了方便。并作出八分段近似DDS的误差分析和频谱图。     

神经网络LM算法在X射线探测器中的应用

介绍了1种探测X射线分布和剂量的方法.采用BP神经网络拟合图像灰度值与照射量率的关系曲线,实现了探测器的标定.分析了直接用CMOS图像传感器探测X射线的原理.探讨了神经网络参数选取的方法.利用LM算法优化BP神经网络,得到较为精确的拟合曲线和误差曲线,并且用测试数据验证该系统的误差性能指标.实验证明该算法能够较为精确的测量辐射的剂量信息,可应用于X射线探测器的标定.     

一种基于延时线的全数字脉冲式超宽带发射机

本文设计了一款应用于无线体域网的全数字超宽带脉冲发射机.采用开环工作的延时线得到不同的延时信号,再由边沿合成器将多路延时信号合成为具有较高中心频率的短时方波脉冲信号,该短时方波脉冲信号经过输出驱动模块及带通滤波电路整形成为超宽带脉冲信号.芯片采用中芯国际0.13μm RF CMOS实现,面积为1 118μm×873μm.测试结果表明,发射机输出脉冲信号的最大幅度为220mV,信号-10dB带宽可在0.9~1.5GHz之间调节,脉冲信号中心频率在3.2~4.4GHz范围内可配置,当脉冲重复速率为15Mb/s、信号带宽为0.9GHz,输出信号设置为最大幅度时,芯片功耗为0.9mW.