基于DSP的γ能谱小波去噪方法研究和实现

发布时间：2020-06-14 05:44

【摘要】：γ能谱测量是环境放射性监测的重要手段,能够有效地检测出环境中放射性核素的种类和含量,而γ能谱去噪对测量结果有着至关重要的影响。为了获得准确的测量结果,需对探测器测得的γ能谱数据作去噪处理,减少数据的统计涨落。目前常用的去噪方法不仅在算法上存在去噪不理想、谱形畸变严重等问题,同时在处理平台上有集成度低、运算速度慢等缺点。本文基于小波阈值算法对γ能谱数据进行去噪处理并将算法应用于DSP-C54x平台。针对影响去噪效果的阈值和阈值函数做了如下研究:在分析γ能谱噪声结构基础上提出了新的噪声能量估计算法,并且引入分解层数来量化每层阈值;在分析软、硬阈值函数的基础上,构造新的阈值函数,解决硬阈值函数不连续性的问题和软阈值函数恒定偏差的问题。研究结果表明:提出的改进小波阈值去噪算法满足去噪准则,对γ能谱去噪的效果明显优于其它算法。同时,在构建基于DSP-C54x平台上实现了改进小波阈值去噪算法,很好地满足了γ能谱测量系统便携性和实时性要求。通过上述方法对不同核素进行比较分析,测试结果表明,该方法使得最终在寻峰和计算峰面积的结果更为准确,进而更好地完成放射性核素定性定量分析的目标,具有重要的实际应用价值。 【学位授予单位】：东华理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TL817.2

【参考文献】