CN103454671B - 一种基于高速数字采样的核辐射脉冲堆积判断与校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于核辐射探测、核电子学技术领域，涉及一种基于高速数字采样的核辐射脉冲堆积信号的判断与校正方法。包括脉冲堆积判断、脉冲堆积校正两部分；具体包括脉冲堆积判断、对信号进行微分、堆积类型的判断、脉冲堆积的校正、计算脉冲波形参数、切割及堆积脉冲校正等步骤。本发明与现有技术相比的优点在于：建立了脉冲堆积判断的数字化方法，抛弃传统谱仪中复杂的硬件设备，用数字化方法对采集到的输出脉冲进行微分并分析形成脉冲的电流变化，方法简单明了，且物理意义清晰；能准确判断堆积类型；可进行脉冲堆积的校正，有效地提高了信号的利用率，不仅能降低脉冲堆积引起的能量分辨率损失，而且最大限度提高了***的脉冲通过率。

Description

一种基于高速数字采样的核辐射脉冲堆积判断与校正方法

技术领域

本发明属于核辐射探测、核电子学技术领域，涉及一种基于高速数字采样的核辐射脉冲堆积信号的判断与校正方法。

背景技术

能量分辨率是核辐射能谱测量***的主要性能指标，除了探测器的固有能量分辨率外，电路噪声、脉冲堆积和弹道亏损等是影响***能量分辨率的重要因素。在高计数率条件下，脉冲堆积成为最主要的因素。有文献报道当计数率增至1～2kHz以上时，信号基线偏移逐渐严重，使分辨率变差，信号的峰部堆积使信号幅度和波形发生很大变化，也导致分辨率变坏。这种情况下必须要考虑如何解决脉冲堆积的问题。

传统所采用的堆积拒绝技术，通常是采用线性门、逻辑展宽电路、峰值标志电路等组成堆积拒绝电路，计算两个峰信号的时间间隔是否过小，判别堆积是否发生，然后把发生峰堆积的信号剔除，不予放大和记录。用时间间隔作为判别堆积方法，由于电路本身的分辨能力局限，还不能用来区分两个信号相距十分近的信号是否发生堆积。在时间判别方法后，对于相距特别近的信号堆积，又发展了幅度拒绝方法来加以判别，用这一种方法判别信号的堆积，可判别脉冲间隔在几十纳秒左右的信号堆积，但对于接近完全重合信号仍然无法判别。而且幅度拒绝方法只适用于单一能量射线的测量，不适用于测量对象具有多种能量射线的情况。总之，传统方法无法判断前沿堆积及小于几十纳秒的后沿堆积，且传统模拟谱仪中，脉冲堆积判断所用电路复杂，脉冲堆积抑制的同时增加了***死时间，

近年来，国内有学者采用模拟传统核谱仪电路的方式实现脉冲堆积判弃功能，如陈世国(2006)等对高斯成形后的脉冲堆积进行识别与校正，该方法只针对高斯成形，通用性不强；弟宇鸣(2008)等采用曲线拟合的方式对脉冲堆积进行识别，该方法计算复杂，实用性不强；张怀强(2012)等用时间比较脉冲堆积识别方法，但该方法粗略，仅依据经验值判断；而且上述方法均对堆积脉冲都是属于简单的丢弃处理。

发明内容：

针对上述现有技术状况，本发明的目的在于：避免使用一般堆积判弃方法，降低***的脉冲通过率，采用高速数字采样、编程处理脉冲堆积判断和堆积校正，剔除前沿堆积信号，对后沿堆积中信号进行校正处理，实现堆积判别的方法简单快捷。

现将本发明的技术构思及技术解决方案叙述如下：

本发明的基本构思是，对于堆积脉冲，如果不加以处理直接计算幅度和时间信息，将会带入较大误差；处理前要先将堆积脉冲从单个脉冲中分辨出来，也就是说要进行单脉冲和堆积脉冲的类型识别；识别后，借助于数字处理技术，发生堆积的脉冲可以进行一定的校正；探测器直接产生的脉冲等于探测器收集时间的短电流脉冲，而后，这样的脉冲被电荷灵敏前置放大器积分，在前放的输出端产生电压阶跃，输出电压阶跃的上升时间等于探测器的收集时间，其幅度等于输入电荷与反馈电容的商。则不同类型堆积脉冲的形成原因如下：

设t_w为探测器电流冲击脉冲宽度，t_M为探测器电流冲击脉冲的上升时间，探测器中形成的两个电流冲击脉冲相隔时间为T。

则当T＞t_W时，两个信号无堆积，均无畸变。t_M＞T＞0时，则发生前沿堆积，此时波形仅有一个极值，两个信号幅度均发生畸变，如图1，两个信号都应该舍弃。t_W＞T＞t_M时，则发生后沿堆积，此时波形有两个极值，如图2，前一个信号幅度不畸变，而后一个信号幅度受前一个信号影响发生畸变。

根据上述发明构思，本发明一种基于高速数字采样的核辐射脉冲堆积判断与校正方法，其特征在于：包括脉冲堆积判断、脉冲堆积校正两部分；具体按以下步骤进行：

步骤1：脉冲堆积判断

步骤1.1：对信号进行微分

前置放大器输出脉冲，其幅度反映了射线粒子在探测器中损失的能量值；在一定的单位时间间隔内，脉冲幅度的净增值和在相应的时间间隔内探测器的吸收能与电荷或电子一离子数相关。输出脉冲是由电流积分而来，则对输出脉冲进行微分可分析形成脉冲的电流变化。其不同堆积信号波形曲线与微分曲线效果图见图6～图8：

步骤1.2：堆积类型的判断

从信号-微分曲线图可以看出，无堆积信号的微分曲线只出现了一个谷值，在堆积信号中则出现了两个或两个以上谷值，说明此时前置放大器输出脉冲在下降过程中出现了两次或两个以上快速下降的过程。后沿堆积时，微分曲线的两次谷值间出现正增值，即前置放大器输出信号脉冲在两次快速下降过程中出现了上升趋势。而前沿堆积时，微分曲线的两次谷值间不会出现正值，即前置放大器输出信号脉冲在两次快速下降过程中末出现上升趋势，但在两次谷值对应的区段有增长趋缓的现象。

步骤1.2.1：对微分曲线进行寻峰计算；

步骤1.2.2：计算结果为一个峰，则判断无堆积发生，见图6；

步骤1.2.3：计算结果为两个峰或两个峰以上，则判断发生堆积，见图7和图8；

步骤1.2.4：截取两峰值之间的微分数据，用于判断堆积类型；若数据中最大值大于0，则判断为后沿堆积，见图6；若所有数据均小于0，则判断为前沿堆积，见图7。

步骤2：脉冲堆积的校正

当发生前沿堆积时，因为发生堆积的两个信号幅度产生叠加，都发生了畸变，故这两个信号都应该舍弃。而后沿堆积时，发生堆积的前一个信号幅度不畸变，可予以简单切割以得到此信号脉冲幅度值，而后一个信号幅度虽然发生畸变但可通过数字方法校正利用。

后沿堆积脉冲具体校正方法描述为：

步骤2.1：计算脉冲波形参数

核辐射脉冲可用双指数函数表示，其幅度归一化后的数学表达式为：

$V=k_1{e}^{-\frac{t}{{\mathrm{\τ}}_c}}-k_2{e}^{-\frac{t}{{\mathrm{\τ}}_1}}$

式中τ₁和τ_c分别为双指数形信号的快、慢时间常数，实际波形的上升时间和衰减时间是由τ₁和τ_c共同决定的，k₁和k₂为系数因子。

步骤2.1.1：τ₁和τ_c两个参数与探测器中电荷产生及收集的过程、电子学电路特性有关，一旦探测器确定，测量粒子的种类确定，该参数均为固定的常数。

步骤2.1.2：根据单脉冲的实验采集波形(见图9)进行函数拟合，得到τ₁和τ_c的数值。

步骤2.2：切割及堆积脉冲校正

步骤2.2.1：两脉冲叠加后(见图10)其数学表达式为

$V=V_1+V_2=k_1{e}^{-\frac{t}{{\mathrm{\τ}}_c}}-k_2{e}^{-\frac{t}{{\mathrm{\τ}}_1}}+k_3{e}^{-\frac{t}{{\mathrm{\τ}}_c}}-k_4{e}^{-\frac{t}{{\mathrm{\τ}}_1}}$

式中V₁和V₂分别为第一个和第二个脉冲的波形幅值，k₁和k₂为第一个脉冲的系数因子，k₃和k₄为第二个脉冲的系数因子。

步骤2.2.2：设堆积脉冲的时间总长度从0到t₂，将两脉冲波形数据切割开，切割点为t₁(见图10)；在步骤一中截取两峰值之间的微分数据进行判断，若数据中最大值大于0，则为后沿堆积，该最大值对应时间即为t₁的数值。

步骤2.2.3：由0至t₁的实验波形数据(即第一个脉冲数据)未受第二个信号的干扰产生畸变，可采取一般的幅度提取算法计算该信号的幅度值，同时可拟合计算得到k₁和k₂，进而计算第一个脉冲在t₁到t₂时间区间上的变化量，由t₁到t₂的实验波形数据(第二个脉冲数据)减去该变化量，即可得到第二个脉冲的真实波形数据，进而计算第二个脉冲的幅度数值。

上述脉冲堆积判断及校正方法的程序流程如图11所示。

本发明与现有技术相比的优点在于：

(1)建立了脉冲堆积判断的数字化方法

抛弃传统谱仪中复杂的硬件设备，用数字化方法对采集到的输出脉冲进行微分并分析形成脉冲的电流变化，无堆积信号的微分曲线只出现了一个谷值，在堆积信号中则出现了两个或两个以上谷值，说明此时前置放大器输出脉冲在下降过程中出现了两次或两个以上快速下降的过程，此方法简单明了，且物理意义清晰。

(2)能准确判断堆积类型

传统方法无法判断前沿堆积及小于几十纳秒的后沿堆积。采用本方法，可准确判断前沿堆积，后沿堆积判断可达5-8个纳秒(采用1GHz的高速数据采集卡)。后沿堆积时，微分曲线的两次谷值间出现正增值，即前置放大器输出信号脉冲在两次快速下降过程中出现了上升趋势。而前沿堆积时，微分曲线的两次谷值间不会出现正值，即前置放大器输出信号脉冲在两次快速下降过程中未出现上升趋势，但在两次谷值对应的区段有增长趋缓的现象。

(3)可进行脉冲堆积的校正，提高脉冲通过率

传统谱仪及之前的数字方法为避免堆积一般使用某种堆积判弃方法，只要判断为堆积就抛弃。本方法在准确判断脉冲堆积类型的基础上，当发生前沿堆积时，因为发生堆积的两个信号幅度都发生了畸变，故这两个信号都应该舍弃。而后沿堆积时，发生堆积的前一个信号幅度不畸变，可予以简单切割保留以提取此信号脉冲幅度值，而后一个信号幅度虽然发生畸变但可通过数学方法加以校正而保留，从而有效地提高了信号的利用率，不仅能降低脉冲堆积引起的能量分辨率损失，而且最大限度提高了***的脉冲通过率。

附图说明

图1：脉冲信号前沿堆积与时间关系图

图2：脉冲信号后沿堆积与时间关系图

图3：脉冲堆积判断实施例单脉冲波形图

图4：脉冲堆积判断实施例双堆积脉冲波形图

图5：脉冲堆积判断实施例三堆积脉冲波形图

图6：无堆积信号-微分曲线图

图7：后沿堆积信号-微分曲线图

图8：前沿堆积信号-微分曲线图

图9：单脉冲核辐射脉冲波形图

图10：堆积脉冲核辐射脉冲波形图

图11：脉冲堆积判断及校正流程图

具体实施方式

现结合附图对本发明方法的脉冲堆积判断和校正的具体实施方式作进一步说明

实施例：

参见图3、4、5：是本实施例方法中的下降沿脉冲信号的预处理。来自高速数字采样的核辐射探测器前置放大器输出波形通常为单个脉冲，经过信号的预处理后，一般可以有较好的信噪比，适合后面分析程序的要求。如图3所示。然而，在高计数率情况下就需要考虑信号的堆积效应，信号的峰部堆积将使信号幅度和波形发生很大的变化，也导致分辨率变坏，见图4和图5所示。

参见图6、7、8：是本实施例方法中的堆积类型的判断步骤。计算结果为一个峰，则判断无堆积发生，(见步骤1.2.2)；计算结果为两个峰或两个峰以上，则判断发生堆积，(见步骤1.2.3)；截取两峰值之间的微分数据，用于判断堆积类型；若数据中最大值大于0，则判断为后沿堆积，见图6；若所有数据均小于0，则判断为前沿堆积，(见步骤1.2.4)。

参见图9、10：是本实施例方法中的脉冲堆积的校正步骤。根据单脉冲的实验采集波形(见步骤2.1.2)进行函数拟合，得到τ₁和τ_c的数值；两脉冲叠加后(见步骤2.2.1)其数学表达式为

$V=V_1+V_2=k_1{e}^{-\frac{t}{{\mathrm{\τ}}_c}}-k_2{e}^{-\frac{t}{{\mathrm{\τ}}_1}}+k_3{e}^{-\frac{t}{{\mathrm{\τ}}_c}}-k_4{e}^{-\frac{t}{{\mathrm{\τ}}_1}}$

式中V₁和V₂分别为第一个和第二个脉冲的波形幅值，k₁和k₂为第一个脉冲的系数因子，k₃和k₄为第二个脉冲的系数因子；设堆积脉冲的时间总长度从0到t₂，将两脉冲波形数据切割开，切割点为t₁(见步骤2.2.2)；在步骤一中截取两峰值之间的微分数据进行判断，若数据中最大值大于0，则为后沿堆积，该最大值对应时间即为t₁的数值。

参见图11：是本发明方法的脉冲堆积判断及校正方法程序流程。以框图的形式简单明了地说明了本发明方法的全过程。

Claims (3)

1.一种基于高速数字采样的核辐射脉冲堆积判断与校正方法，其特征在于：包括脉冲堆积判断、脉冲堆积校正两部分；具体按以下步骤进行：

步骤1：脉冲堆积判断

步骤1.1：对信号进行微分

步骤1.2：“堆积类型的判断”的具体步骤如下：

步骤1.2.1：对微分曲线进行寻峰计算；

步骤1.2.2：计算结果为一个峰，则判断无堆积发生；

步骤1.2.3：计算结果为两个峰或两个峰以上，则判断发生堆积；

步骤1.2.4：截取两峰值之间的微分数据，用于判断堆积类型；若数据中最大值大于0，则判断为后沿堆积；若所有数据均小于0，则判断为前沿堆积；

步骤2：脉冲堆积的校正

步骤2.1：计算脉冲波形参数

核辐射脉冲可用双指数函数表示，其幅度归一化后的数学表达式为：

$V=k_1{e}^{-\frac{t}{{\mathrm{\τ}}_c}}-k_2{e}^{-\frac{t}{{\mathrm{\τ}}_1}}$

式中τ₁和τ_c分别为双指数形信号的快、慢时间常数，实际波形的上升时间和衰减时间是由τ₁和τ_c共同决定的，k₁和k₂为系数因子；

步骤2.2：切割及堆积脉冲校正。

2.根据权利要求1所述的一种基于高速数字采样的核辐射脉冲堆积判断与校正方法，其特征在于：步骤2.1中所述的“计算脉冲波形参数”的具体步骤如下：

步骤2.1.1：τ₁和τ_c两个参数与探测器中电荷产生及收集的过程、电子学电路特性有关，一旦探测器确定，测量粒子的种类确定，该参数均为固定的常数；

步骤2.1.2：根据单脉冲的实验采集波形进行函数拟合，得到τ₁和τ_c的数值。

3.根据权利要求1所述的一种基于高速数字采样的核辐射脉冲堆积判断与校正方法，其特征在于：步骤2.2中所述的“切割及堆积脉冲校正”的具体步骤如下：

步骤2.2.1：两脉冲叠加后其数学表达式为

$V=V_1+V_2=k_1{e}^{-\frac{t}{{\mathrm{\τ}}_c}}-k_2{e}^{-\frac{t}{{\mathrm{\τ}}_1}}+k_3{e}^{-\frac{t}{{\mathrm{\τ}}_c}}-k_4{e}^{-\frac{t}{{\mathrm{\τ}}_1}}$

式中V₁和V₂分别为第一个和第二个脉冲的波形幅值，k₁和k₂为第一个脉冲的系数因子，k₃和k₄为第二个脉冲的系数因子；

步骤2.2.2：设堆积脉冲的时间总长度从0到t₂，将两脉冲波形数据切割开，切割点为t₁；在步骤1中截取两峰值之间的微分数据进行判断，若数据中最大值大于0，则为后沿堆积，该最大值对应时间即为t₁的数值；

步骤2.2.3：由0至t₁的实验波形数据未受第二个信号的干扰产生畸变，可采取一般的幅度提取算法计算该信号的幅度值，同时可拟合计算得到k₁和k₂，进而计算第一个脉冲在t₁到t₂时间区间上的变化量，由t₁到t₂的实验波形数据减去该变化量，即可得到第二个脉冲的真实波形数据，进而计算第二个脉冲的幅度数值。