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申请/专利权人：南华大学
摘要：本发明提供了一种基于非均匀尺度参数的连续小波变换弱峰甄别方法、系统、介质及电子设备，在低能量分辨率探测器如LaBr3Ce在低中放废物测量应用中，能谱中存在大量被部分或全部淹没的弱峰，导致核素识别困难的问题，针对此问题，通过对γ能谱的连续小波变换特性进行深入的理论及实验研究，建立了基于探测器能量分辨率的尺度参数模型，以及在低信噪比下对弱特征峰具有高敏感性的高斯族小波基函数模型，并基于上述模型提出了一种创新的连续小波变换弱峰甄别技术，成功实现了在低信噪比条件下γ能谱中弱峰的精确识别。突破了传统方法在弱峰甄别能力上的局限，为低中放废物的准确测量提供了技术支撑。
主权项：1.一种基于非均匀尺度参数的连续小波变换弱峰甄别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，使用探测器对典型核素进行测量，获得所述典型核素在不同特征能量下的能量分辨率；步骤S2，通过基于所述能量分辨率的尺度参数模型，计算得到最优尺度参数；步骤S3，将所述最优尺度参数作为初值，通过非均匀取值间距模型获得一系列用于连续小波变换的多尺度参数；步骤S4，将所述多尺度参数使用在小波基函数中，通过对原始γ能谱进行连续小波变换获得不同尺度下的小波系数矩阵；步骤S5，对所述小波系数矩阵进行局部极大值搜寻，对搜寻到的极大值进行阈值处理，得到不同尺度上的极大值，将所述不同尺度上的极大值连接得到用于反映核素的特征能量的小波系数脊线；步骤S6，对小波系数脊线上所代表的峰位置信息进行取平均值处理，提取特征峰位置信息，进而确定能谱中所含核素的种类，在提取的特征峰位置处对能谱进一步进行连续小波变换，获得特征峰边界信息；步骤S7，将所述特征峰边界信息作为高斯函数参数的取值依据，在特征峰位置处进行峰型拟合，通过对拟合得到的高斯函数进行峰面积计算及本底扣除，获得所述特征峰边界信息对应的特征能量的核素的总计数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南华大学 连续小波变换弱峰甄别方法、系统、介质及电子设备
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