C#数字化谱仪的数据库设计+文献综述(3)
1.2 探测器原理
当X射线光子进入检测器后，在Si（Li）晶体内激发出一定数目的电子空穴对。产生一个空穴对的最低平均能量ε是一定的（在低温下平均为3.8ev），而由一个X射线光子造成的空穴对的数目为N=△E/ε，因此，入射X射线光子的能量越高，N就越大。利用加在晶体两端的偏压收集电子空穴对，经过前置放大器转换成电流脉冲，电流脉冲的高度取决于N的大小。电流脉冲经过主放大器转换成电压脉冲进入多道脉冲高度分析器，脉冲高度分析器按高度把脉冲分类进行计数，这样就可以描出一张X射线按能量大小分布的图谱。
多道脉冲幅度分析技术是核辐射能谱测量中最常用的方法。他的基本原理是：粒子入射到探测器的灵敏体积内产生电流脉冲信号，经过收集、成形电路处理后，输出幅度与能量成线性关系的电压脉冲信号，再对脉冲幅度按能量进行分类得到输入粒子的能谱信息。
1.3 适用范围
1、高分子、陶瓷、混凝土、生物、矿物、纤文等无机或有机固体材料分析；
2、金属材料的相分析、成分分析和夹杂物形态成分的鉴定；
3、可对固体材料的表面涂层、镀层进行分析，如：金属化膜表面镀层的检测；
4、金银饰品、宝石首饰的鉴别，考古和文物鉴定，以及刑侦鉴定等领域；
5、进行材料表面微区成分的定性和定量分析，在材料表面做元素的面、线、点分布分析。
1.4 能谱的数据处理
由多道脉冲分析器获取的能谱数据需要以一定的数学方法进行处理才能得到实验要求的最终结果。能谱的数据处理大致可以分为两个步骤。首先进行峰分析，即由能谱数据中找到全部有意义的峰，并计算出扣除本底之后每个峰的净面积。第二步是放射性核素的活度或样品中元素浓度的计算，即由峰位所对应的能量识别出被测样品中含有哪些放射性核素或被激发的元素，并且由峰的净面积计算出放射性核素的活度或元素在样品中的浓度。采用不同的物理实验方法，使用不同的探测器时，能谱的数据处理方法也有所不同。下面就来介绍一些能谱处理和核素识别的算法，其中包括数据的平滑、寻峰、稳谱和核素识别。
1.4.1 能谱平滑方法
数据的平滑本质上是讲去除信号中的噪声，提高信噪比的一个过程，所以，平滑处理是对谱数据使用数字滤波器来进行滤波。对于不同的低通滤波器构造方法，在参考文献中也提出了很多不一样的平滑算法。从时域角度看，有重心法、最小二乘法；从频域角度来看，有FIR低通滤波法、小波变换法等。
1.4.2 能谱寻峰方法
精确的计算出各个特征峰的峰位是γ能谱分析中的关键问题，根据峰位对应的能量可以定性识别被测样品中的核素种类。γ谱的寻峰方法有很多种，例如匹配滤波方法、导数法、协方差法和函数拟合法等。他们的本质是对能谱数据进行高通滤波。
1.4.3 稳谱方法
温度测量稳定性是谱仪系统的一项很重要的指标。温度发生变化可影响闪烁晶体的发光衰减常数、光输和光电倍增管的增益，是发生峰漂移的最主要的原因。传统的稳谱方法通过检测某些特征道计数的变化，判断能量峰的漂移，再通过调节高压或放大倍数对漂移进行补偿。这种方法会增加系统的硬件成本，由于依赖电路的稳定性，其稳谱精度差。
1.4.4 核素识别算法
经过对γ能谱的平滑、寻峰以及稳谱处理，最终的目的就是根据寻得的特征峰能量，检索核素库，判断所测核素的种类。
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