一种端到端的核脉冲信号与噪声信号识别方法

本发明涉及核辐射探测领域，具体涉及一种端到端的核脉冲信号与噪声信号识别方法，其首先利用深度学习方法，对采集到的信号进行去噪处理，保留有用的核脉冲信号，最后利用采集到的有效核脉冲信号，生成能谱，从而进行核素识别。

背景技术：

1、本节中的陈述仅提供与本公开相关的背景信息，并且可能不构成现有技术。

2、在核辐射脉冲测量技术中，核脉冲信号通常会叠加在不稳定的基线电压上，这会导致核脉冲的幅度与其实际值存在一定的偏差，进而影响了能谱测量的准确性。将这种电压称为脉冲信号的基线，而将因此引起的幅度偏差现象称为脉冲信号的基线漂移。

3、在测量过程中，各种因素如环境噪声、探测器的漏电流、电子元器件的温度漂移以及电源的纹波等都可能导致核辐射探测器的基线漂移。传统的模拟系统通常采用基线恢复器来估计基线的大小并将其扣除，然而，这会增加电路的复杂性。此外，由于不确定因素的干扰，这种方法也可能引入新的能量分辨率损失。

4、在数字化多道系统中，基线估计方法可以根据输入信号的特性进行优化。然而，它仍然依赖于使用固定阈值来区分有效核脉冲信号和噪声信号。当信号幅度超过固定阈值时被判定为有效核脉冲信号，反之则被视为噪声信号。在这种情况下，基线的漂移可能导致采集到的噪声增加，从而降低了探测器的能量分辨率。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：针对复杂环境下核脉冲信号和噪声信号的甄别问题以及核辐射探测器在长时间测量过程中，由于噪声基线漂移导致噪声增加以及能谱分辨率下降的问题，提供了一种端到端的核脉冲信号与噪声信号识别方法，能够实现γ能谱的在线生成，从而进行核素识别，并解决了上述问题。

2、本发明的技术方案如下：

3、一种端到端的核脉冲信号与噪声信号识别方法，包括：

4、步骤s1：将adc采集的信号进行低通滤波；

5、步骤s2：将滤波之后的时域信号输入到编码器中，将时域信号变换至特征域；

6、步骤s3：将特征分割形成三维张量；

7、步骤s4：将三维张量输入到分离器中，得到噪音通道和核脉冲通道的掩膜输出；

8、步骤s5：将噪音通道和核脉冲通道的掩膜输出输入到解码器中，还原得到核脉冲信号和噪声信号；

9、步骤s6：将得到的核脉冲信号和噪声信号进行后续处理，即可完成核素识别。

10、进一步地，所述步骤s1，包括：

11、步骤s11：利用靠近放射源的前端探测器采集和放大微弱的核脉冲信号；

12、步骤s12：利用高速adc采集放大之后的信号；

13、步骤s13：将adc采集的信号进行低通滤波。

14、进一步地，所述步骤s13，包括：

15、采用有限冲激响应滤波器对adc采集到的信号进行低通滤波。

16、进一步地，所述步骤s2，包括：

17、x＝relu(x×w)；

18、输入混合信号s，s∈r1×t，将其划分为长度为l的i个重叠向量x∈rl×i，w为n×l的滤波器组，relu为激活函数，x∈rn×i。

19、进一步地，所述步骤s3，包括：

20、将x分割成长度为k，跳数为h的重叠块，然后将所有块拼接成一个三维张量d∈rn×k×p。

21、进一步地，所述分离器的作用是根据输入的高维表示来估计信号的分量，并将其分离成多个独立的信号。

22、进一步地，所述步骤s4，包括：

23、将三维张量d∈rn×k×p输入到分离器中，输出ys，s∈[0,1]，分别表示噪音通道和核脉冲通道的掩膜输出。

24、进一步地，所述步骤s5，包括：

25、在解码器中，使用转置卷积模型来为第s个通道重构分离的信号ys∈rl×i；

26、ys＝ys*v

27、其中v∈rn×l的值是转置卷积模块的参数，然后采用叠加法得到最终波形ys＝r1×t。

28、进一步地，所述步骤s6，包括：

29、将得到的核脉冲信号和噪声信号依次进行梯形成形、堆积判弃、幅值提取、能谱储存、核素识别。

30、进一步地，所述编码器、分离器、解码器构成核脉冲信号与噪声分离模型；所述核脉冲信号与噪声分离模型在训练过程中通过前向传播和反向传播更新模型参数。

31、与现有的技术相比本发明的有益效果是：

32、1、在核探测器的基线漂移的情况下，传统的固定阈值比较的方式，会造成采集到的噪声信号增加。本发明，采用基于深度学习的方法可以有效的区分核脉冲和噪声信号，从而减少对噪声信号的采集。

33、2、本发明通过减少探测器对噪声信号的采集，可以提高探测器的能量分辨率。尤其是当核探测器需要的长时间测量时，减少基线漂移对探测器的影响，实现高精度的能谱测量。

技术特征：

1.一种端到端的核脉冲信号与噪声信号识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种端到端的核脉冲信号与噪声信号识别方法，其特征在于，所述步骤s1，包括：

3.根据权利要求2所述的一种端到端的核脉冲信号与噪声信号识别方法，其特征在于，所述步骤s13，包括：

4.根据权利要求1所述的一种端到端的核脉冲信号与噪声信号识别方法，其特征在于，所述步骤s2，包括：

5.根据权利要求4所述的一种端到端的核脉冲信号与噪声信号识别方法，其特征在于，所述步骤s3，包括：

6.根据权利要求5所述的一种端到端的核脉冲信号与噪声信号识别方法，其特征在于，所述分离器的作用是根据输入的高维表示来估计信号的分量，并将其分离成多个独立的信号。

7.根据权利要求6所述的一种端到端的核脉冲信号与噪声信号识别方法，其特征在于，所述步骤s4，包括：

8.根据权利要求7所述的一种端到端的核脉冲信号与噪声信号识别方法，其特征在于，所述步骤s5，包括：

9.根据权利要求1所述的一种端到端的核脉冲信号与噪声信号识别方法，其特征在于，所述步骤s6，包括：

10.根据权利要求1所述的一种端到端的核脉冲信号与噪声信号识别方法，其特征在于，所述编码器、分离器、解码器构成核脉冲信号与噪声分离模型；所述核脉冲信号与噪声分离模型在训练过程中通过前向传播和反向传播更新模型参数。

技术总结本发明公开了一种端到端的核脉冲信号与噪声信号识别方法，涉及核辐射探测领域，包括：步骤S1：将ADC采集的信号进行低通滤波；步骤S2：将滤波之后的时域信号输入到编码器中，将时域信号变换至特征域；步骤S3：将特征分割形成三维张量；步骤S4：将三维张量输入到分离器中，得到噪音通道和核脉冲通道的掩膜输出；步骤S5：将噪音通道和核脉冲通道的掩膜输出输入到解码器中，还原得到核脉冲信号和噪声信号；步骤S6：将得到的核脉冲信号和噪声信号进行后续处理，即可完成核素识别；本发明，解决了核辐射探测器在长时间的测量过程中噪声基线漂移，造成固定阈值情况下，采集的噪声增加、探测器能量分辨率变差的问题。技术研发人员：张江梅,胡祖英,刘灏霖,赵志豪,张草林,王嘉麒,汤瑞,郭鑫,刘佳松,余胜男受保护的技术使用者：西南科技大学技术研发日：技术公布日：2024/7/29