發(fā)布時間：2017-11-11 08:06

  本文關鍵詞：能量色散型X射線熒光光譜儀關鍵技術研究

  更多相關文章： 能量色散X射線熒光光譜 小波變換 去噪 本底 重疊峰

【摘要】：能量色散x射線熒光光譜分析是一種多元素分析技術,可以對樣品中元素的種類和含量進行精確測量。然而能量色散x射線熒光光譜構成復雜、頻率成分多、譜峰重疊,而且吸收邊的存在使光譜含有很多奇點,所以對能量色散x射線熒光光譜的分析比較困難。因此開展對能量色散X射線熒光光譜的去噪、本底扣除和特征峰解析等的研究具有十分重要的意義。光譜中的噪聲不但會導致光譜中出現偽峰,還會導致尋峰程序遺漏弱峰或增大峰面積誤差,本文提出了一種基于平穩(wěn)小波變換的光譜去噪算法。針對大多數閾值估計規(guī)則需要估計噪聲水平的缺點,本文將交叉驗證和平穩(wěn)小波變換相結合,得到了一種最優(yōu)閾值,而且最優(yōu)閾值計算過程無需估計噪聲水平。之后利用該最優(yōu)閾值,根據軟閾值函數對平穩(wěn)小波分解系數進行閾值處理,用閾值處理過的系數進行重構,即可得到去噪后的光譜。光譜經去噪后,信噪比得到有效的改善,均方根誤差大幅減小,而且在奇點附近也不會發(fā)生Gibbs現象。光譜中的低頻本底會影響凈峰面積的計算和峰位置的判斷,本文提出了一種基于雙樹復數小波變換的本底扣除算法。本文深入研究了利用濾波器組構造雙樹復數小波的理論和雙樹復數小波的性質,該小波近似解析,且具有平移不變性和正交性,非常適合對能量色散X射線熒光光譜進行本底扣除。利用雙樹復數小波對光譜進行分解,提取大尺度的逼近系數進行重構,即可得到估計的本底,從原始光譜中減去估計的本底,即可實現本底扣除。與其他方法的分析結果相比,雙樹復數小波在準確扣除本底的同時,不會引入波形畸變。大部分本底扣除方法都依賴于特征峰和本底的頻率差異,本文根據削峰法的思想,提出了一種基于迭代小波變換的光譜本底扣除算法。根據光譜本底的分布特點,利用小波熵原理選取了最優(yōu)小波基。對光譜進行迭代小波分解,逐步減少逼近系數中所含有的特征峰的頻率成分,小波逼近能夠逐步接近真實本底。此外,本文還提出了小波逼近能量的概念,用以衡量本底含有能量的多少,并以此作判斷迭代停止的標準。該方法能夠獲得準確的本底,不會引入波形畸變,而且對特征峰與本底頻帶重合的光譜也能夠準確估計本底。譜峰重疊給峰數目、峰位和凈峰面積的計算帶來了極大的困難,本文提出了一種利用小波變換模擬導數進行重疊峰解析的算法。分別利用高斯峰的一階導數和四階導數所對應的高斯小波對光譜做連續(xù)小波變換,所得小波系數經調整后,可以分別代替光譜的一階導數和四階導數進行譜峰解析,用來提取特征峰的拐點寬度、峰數目和峰位。該方法可以通過分解不同的尺度調節(jié)解析分辨率,而且具有較強的抗噪性。對仿真光譜和實測光譜的分析表明該方法可以準確提取各特征峰的信息。本文用小波分解系數代替導數進行線性組合生成零面積補償譜,零面積補償譜與原始光譜相作用后可使光譜分辨率明顯提高并且保持峰面積不變。之后將小波計算導數提取的峰數目、峰位和峰寬等參數作為初始值,以高斯峰作為特征峰模型,利用非線性最小二乘法對重疊峰進行曲線擬合,得到各特征峰凈峰面積。本課題設計了一套能量色散X射線熒光光譜分析系統(tǒng),下位機采用X射線管作激發(fā)源,Si-PIN探測器檢測特征X射線,并用FPGA設計多道分析器。上位機采用LabWindows/CVI設計了軟件系統(tǒng),實現對下位機的控制和數據處理。最后結合《能量色散X射線熒光光譜儀校準規(guī)范》對本系統(tǒng)進行了測試,各項指標均能滿足設計要求而且部分指標已超過設計要求。本論文的研究,豐富了能量色散X射線熒光光譜分析的思路,能夠解決當前存在的一些關鍵問題,對于其他領域的譜處理也有一定的借鑒意義。
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TH744.15

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9 陳朝霞;;小波變換在信號突變檢測中的應用[J];佳木斯大學學報(自然科學版);2007年06期

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1 曹思遠;牟永光;;小波變換與信號分解[A];1992年中國地球物理學會第八屆學術年會論文集[C];1992年

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3 鮑文;祝豪;劉金福;;基于多尺度小波變換的電廠數據壓縮方法研究[A];2004電站自動化信息化學術技術交流會議論文集[C];2004年

4 龔妙昆;萬福永;;用統(tǒng)計方法和小波變換確定心電圖數據中的R波[A];2006中國控制與決策學術年會論文集[C];2006年

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6 朱光明;高靜懷;王玉貴;;小波變換及其在一維濾波中的應用[A];1992年中國地球物理學會第八屆學術年會論文集[C];1992年

7 金剛石;趙毅;季云松;;基于小波變換的紅外圖像濾波[A];2006年全國光電技術學術交流會會議文集（D 光電信息處理技術專題）[C];2006年

8 劉衛(wèi)東;李樂;張靜遠;;一種基于小波變換的水聲成像實驗研究[A];2008’促進中西部發(fā)展聲學學術交流會論文集[C];2008年

9 趙麗紅;蔡玉;徐心和;;基于小波變換和多分類器融合的人臉識別[A];2007中國控制與決策學術年會論文集[C];2007年

10 魯昌華;汪濟洲;;小波變換在通用DSP上的快速實現[A];第十七屆全國測控計量儀器儀表學術年會（MCMI'2007）論文集（上冊）[C];2007年

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本文編號：1170506