CN101809435B - 检测代表光子的边沿的方法，脉冲处理器及能量色散辐射光谱测量系统 - Google Patents

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Abstract

一种从前置放大器信号检测边沿的方法，包括：识别所述信号的第一部分，其中所述第一部分中的每个部分具有带有第一极性的瞬时倾斜度；识别紧挨在所述第一部分之后的第二部分，其中所述第二部分中的每个部分具有带有第二相反极性的瞬时倾斜度；以及识别紧挨在所述第二部分之后的第三部分，其中所述第三部分中的每个部分具有带有第一极性的瞬时倾斜度。所述方法还包括：确定和第二段的终点和起点相关联的幅度与和第二段的起点相关联的幅度之间的第一差；确定和第三段的终点相关联的幅度与和第一段的起点相关联的幅度之间的第二差；以及如果(i)所述第一差超过阈值以及(ii)所述第二差超过所述阈值的一个比例，则确定边沿存在。

Description

检测代表光子的边沿的方法,脉冲处理器及能量色散辐射光谱测量系统
对相关申请的交叉引用 
本申请要求2007年8月3日提交的标题为“IMPROVED EDSPILEUP REJECTION FOR LOW ENERGIES AT HIGH COUNTRATES”的60/963320号美国临时申请的权益，其内容通过引用包含于此。 
技术领域
本发明涉及能量色散辐射光谱(energy-dispersive radiationspectrometry)系统，如X射线光谱测量系统或伽马射线光谱测量系统，并且尤其涉及用于改善能量色散辐射光谱测量系统中的堆积排除的方法。 
背景技术
能量色散辐射光谱测量系统，例如(但非限制的)X射线光谱测量系统或伽马射线光谱测量系统，被用于检测、测量和分析来自例如扫描电子显微镜(SEM)的辐射发射(如X射线发射或伽马射线发射)。典型的能量色散辐射光谱测量系统包括以下四个主要部件：(1)检测器，(2)前置放大器，(3)脉冲处理器，以及(4)基于计算机的分析器。仅是为了方便而不是限制的目的，以下说明将涉及X射线光谱测量系统和X射线形式的光子(与例如在伽马射线光谱测量系统中检测到的伽马射线形式的光子相对比)。 
通常采用某种类型的半导体传感器的形式的该检测器将进入的X射线转换为典型的大约具有几十至几百纳秒持续时间的大约几万个电子量级的非常小的电流脉冲。每个电流脉冲的幅度与X射线的能量成比例。 
该前置放大器放大由该检测器输出的电流脉冲并且典型地将其转换为几十毫伏至几百毫伏范围内的电压信号。有两种主要类型的前置放大器：“拖尾脉冲(tail-pulse)”或RC耦合前置放大器，以及脉冲复位前置放大器。在本文中别处描述的主题适用于这两种前置放大器。 
在脉冲复位型前置放大器中，在传感器中产生的电荷聚集在反馈电容器中，使得所得到的电压以变化的高度和间隔的逐步增大，直到其达到上限。当达到该上限时，施加“复位”脉冲，该“复位”脉冲使累积的电荷从反馈电容器排出，使前置放大器在短时间内(典型地为几微秒)恢复到接近其最小输出电压。然后，由X射线与检测器的相互作用产生的电荷再次累积在反馈电容器上，并且重复该循环。相反，拖尾脉冲前置放大器对检测器输出的电压阶跃信号起到高通滤波器的作用，指数返回到基线，其时间常数与前置放大器的反馈电容器中的电荷聚集时间相比较长。 
该脉冲处理器接收前置放大器信号并通过积分处理产生X射线能量的数值表示。在较早的能量色散辐射光谱测量系统中，脉冲处理器包括两个分开的部件，即“整形放大器”和模拟-数字转换器。另一方面，现代的能量色散辐射光谱测量系统典型地结合了这些功能，最新的设计直接将前置放大器信号数字化并使用数字信号处理执行所有的脉冲检测和滤波功能。 
该基于计算机的分析器将脉冲处理器输出的X射线能量累积为检测到的X射线数量相对于它们的能量的光谱或曲线图。该光谱被分成某种程度任意数量的小范围，其被称为“通道”或“区间(bin)”。在较早的系统中，由称为多通道分析器(MCA)的硬件部件进行将X射线向光谱通道的累积并且由计算机读取累积结果。在现代的系统中，通过计算机或者甚至在脉冲处理器内由软件处理MCA功能。 
若干个因素使得脉冲处理器的工作更加复杂。例如，电子噪声叠加在从前置放大器接收到的基本(underlying)信号上。对于接近最低可检测能量水平的X射线，前置放大器输出的阶跃高度可能显著小 于电子噪声的峰-峰偏移。在这种情况下，只能通过在该阶跃前后的相对长的时间段过滤该信号以平均掉噪声的贡献来检测X射线。这种噪声平均的量是所有脉冲处理器的基本操作参数。在本领域中将该平均时间不同地称为“整形时间”或“峰化时间”。 
另外，前置放大器输出中的阶跃不是瞬时的。在没有噪声时，该信号会是S形曲线。这起因于带宽限制、装置电容以及X射线产生的全部电子到达传感器的阳极所需的时间而导致的。这些电子可以看作是在半导体传感器内的偏压电场的影响下穿过传感器材料向阳极移动的小团簇或云。对于拖尾脉冲前置放大器，信号的初始上升是相同的S形的形式，然后是指数衰减，其时间常数可以随设计而不同，但是与初始上升相比总是较长的。 
在称为锂漂移硅或Si(Li)检测器的每个面上具有简单的平面电极的传统检测器中，偏置电场线是直的(对于第一近似，忽略边沿效应)和往返进行(run front-to-back)。结果，电子云收集时间近似为常数，并且由于装置的电容相对较大，前置放大器信号的“上升时间”(S形阶跃的宽度)由带宽限制决定。 
近年来开发出一种称为硅漂移检测器(SDD)的新型传感器。其显著的新颖特征是在偏置电极中蚀刻的同心图案，当稍微变化的电压施加到该图案中的各个环时，其使得传感器材料内的偏置电场被整形，使得电子集中到非常小的阳极点。这具有将有效的装置电容减小大约四个数量级的效果。来自X射线交互作用的电子云根据它行进到达阳极的路径长度随着漂移时间在一定程度上或大或小地展开。因为装置电容被减小，所以云聚集时间对前置放大器信号的上升时间的贡献更大，与Si(Li)检测器情况中的百分之几相比，在SDD中可以以大约2的因子改变(尽管SDD的上升时间的范围的较长端由于总电容减少而可能仍比传统的平面电极传感器(Si(Li)检测器)更快)。 
本领域中已知的“脉冲堆积(pulse pile-up)”现象是由于连续到达的X射线靠得太近以至于不能单独测量它们的能量而造成的。如果无法检测到，则对于两个X射线，根据该系统的脉冲整形滤波器的细 节及X射线之间的时间间隔，只在该对中较高能量的X射线的能量和这两个X射线能量和之间的某个位置测得一个能量。因此，脉冲处理器需要能够有效地检测堆积的出现，当检测到时，将与其相关的能量测量结果丢弃(称为堆积排除(pile up rejection))。 
无论是自然出现的辐射还是受某种形式的激发诱导的辐射都是随机过程。无论平均发射率多高或多低，两个发射的X射线之间的时间间隔都可能以某个非零的几率任意地短。在任一时间间隔t内得到第二X射线的几率是： 
P＝(I-e-(rt)) 
其中e是自然对数的底，r是平均X射线到达率。 
仍可以被识别为不同事件的两个X射线之间的最小时间间隔在本领域中被称为“脉冲对分辨时间”，它是能量的强逆函数。换句话说，检测小(低能量)脉冲之间的接近重合比检测大脉冲之间的接近重合困难得多。因为所有的脉冲处理器的峰检测滤波器都对高能X射线响应强烈，所以最难检测的情况是紧密跟随的低能X射线。 
传统的堆积检测方法一般地可被描述为一个或多个并行滤波器，与主能量测量处理路径(称为“主通道”)的整形时间相比，其具有固定的但非常短的整形时间。它们被不同地称作“快通道”或“堆积排除通道”。每个通道(主通道和快通道)具有被称为死时间(deadtime)的参数，它是该通道准确且明确地测得单个X射线的能量所用的时间量。因为快通道死时间Df比主通道的死时间D短得多，所以对于在时间上靠近在一起到达的X射线，快通道更可能产生明显的脉冲。在快通道中使用的(模拟或数字)滤波器一般是用于能量测量(主通道)的同一类型，只是脉冲宽度小得多。 
然而，因为快通道整形时间过短，所以它们在平均掉电子噪声时不是很有效。任何脉冲处理通道的整形时间决定可以在该通道中检测到的最低能量X射线。如果其检测阈值被设置得较低，则该处理通道将由于前置放大器输出信号中的随机噪声波动而产生过多的错误触发。现有技术的X射线光谱测量系统典型地能够区分大约100-200电子伏特(eV)的X射线与主测量通道中的噪声，但是快通道的阈值能量必须高得多。定义了高能X射线的最佳脉冲对分辨时间的最快堆积排除通道，典型地具有1000-2000eV之间的阈值。一些现有的脉冲处理器具有多达三个堆积排除通道以提高在低于1000eV范围中的堆积排除性能。在具有多于一个的堆积排除通道的系统中，中间通道的整形时间被选择为使得能够对特定的发射线(如在525eV处的氧或在277eV处的碳)灵敏。由于在期望的能量检测阈值中的每个阶跃下降(step down)，对较长整形时间的需要使脉冲对分辨时间劣化。 
脉冲对分辨时间由该对中较低能量的X射线决定。这是重要的，因为低能堆积检测失败不仅影响低能峰，而且也影响光谱中的所有峰。没有检测到的低能X射线的堆积可能将任何峰以外的计数移动到从其预期位置延伸两峰能量和那么远的宽的平坦部分(broad shelf)中。在P.J.Statham，Microchim.Acta 155，289-294(2006)中可以找到堆叠效应对能量的依赖的充分说明。 
此外，在SDD情况中，依赖于与吸收X射线的电荷收集阳极相距多远的单个有效X射线脉冲的高度可变的上升时间，在即使最快的常规堆积通道也只产生单个输出脉冲的情况下，对检测时间上非常靠近的重合的传统方法提出最大挑战。例如在Warburton等的5684850号美国专利中描述的经典技术是脉冲宽度测试。数字三角或梯形滤波器被最普遍地用于所有数字脉冲处理系统，因为它们相对容易构建并且计算上效率高。同样，它们是在本领域中已知的有限脉冲响应(FiniteImpulse Response，FIR)滤波器，意思是保证该滤波器的响应在由滤波器的非零权重系数的程度定义的有限时间范围之外是零。相反，传统的半高斯模拟脉冲整形引入指数时间常数，其响应在原理上持续到永远，但是实际上在可合理预见(虽然稍依赖于能量)的时间内输出衰减到阈值噪声下。 
FIR滤波器的脉冲宽度即使在原理上也不是依赖能量的，但是它依赖于前置放大器阶跃的上升时间，该上升时间又依赖于SDD中的可变的电荷收集时间。因此，为了避免有效脉冲从单个X射线中错误地排除，必须将固定脉冲宽度测试设置得足够长，以接受由SDD中的最长漂移路径长度产生的最大上升时间。
因此，具有一种不依赖于上升时间的堆积检测方法是有利的，因为这样的方法将提高采用SDD的系统(其中上升时间高度可变)的性能。 
发明内容
在一个实施例中，提供一种从例如X射线光谱测量系统或伽马射线光谱测量系统的能量色散辐射光谱测量系统的前置放大器的输出信号检测代表光子的边沿的方法，其中所述前置放大器输出信号的每个点具有与其相关的幅度值。该方法包括：识别所述前置放大器输出信号的第一部分，其中所述第一部分中的每个部分具有带有第一极性的瞬时倾斜度；识别所述前置放大器输出信号的紧挨在所述第一部分之后的第二部分，其中所述第二部分中的每个部分具有带有与第一极性相反的第二极性的瞬时倾斜度；以及识别所述前置放大器输出信号的紧挨在所述第二部分之后的第三部分，其中所述第三部分中的每个部分具有带有第一极性的瞬时倾斜度。所述方法还包括：确定和所述第二段的终点相关联的幅度值与和所述第二段的起点相关联的幅度值之间的第一差；确定和所述第三段的终点相关联的幅度值与和所述第一段的起点相关联的幅度值之间的第二差；以及如果(i)所述第一差超过预定阈值以及(ii)所述第二差超过所述预定阈值的预定比例，则确定边沿存在。 
作为选择，所述比例为0.5。 
优选地，该方法包括产生所述前置放大器输出信号的数字形式，所述前置放大器输出信号的数字形式包括各自具有一个数字值的多个连续的数字样本。在该实施例中，所述第一部分包括所述连续的数字样本中的一个或多个第一对，每个第一对中的数字样本的数字值之间的差代表对瞬时倾斜度的数字估计，并且所述识别所述第一部分包括确定每个第一对中的数字样本的数字值之间的差具有所述第一极性。 此外，在该实施例中，所述第二部分包括所述连续的数字样本中的一个或多个第二对，每个第二对中的数字样本的数字值之间的差代表对瞬时倾斜度的数字估计，并且所述识别所述第二部分包括确定每个第二对中的数字样本的数字值之间的差具有所述第二极性。此外，所述第三部分包括所述连续的数字样本中的一个或多个第三对，每个第三对中的数字样本的数字值之间的差代表对瞬时倾斜度的数字估计，并且所述识别所述第三部分包括确定每个第三对中的数字样本的数字值之间的差具有所述第一极性。 
在另一个特定实施例中，该方法包括产生所述前置放大器输出信号的数字形式，所述前置放大器输出信号的数字形式包括各自具有一个数字值的多个连续的数字样本，其中与所述第二段的所述终点相关联的幅度值包括所述数字样本中的第一个数字样本的数字值；其中与所述第二段的起点相关联的幅度值包括所述数字样本中的第二个数字样本的数字值；其中与所述第三段的终点相关联的幅度值包括所述数字样本中的第三个数字样本的数字值；并且其中与所述第一段的起点相关联的幅度值包括所述数字样本中的第四个数字样本的数字值。 
在另一个特定实施例中，所述能量色散辐射光谱测量系统包括峰检测滤波器，该峰检测滤波器适于响应于由所述前置放大器输出信号和高于阈值信号指示的光子产生一个或多个脉冲，而所述一个或多个脉冲中的任何一个都高于所述峰检测滤波器的最小可检测阈值能量。在该实施例中，所述方法包括响应于所述确定出边沿存在而产生边沿信号，接收所述边沿信号，确定是否接收到所述边沿信号和第二边沿信号同时也接收到所述高于阈值信号，以及如果确定接收到所述边沿信号和第二边沿信号同时也接收到所述高于阈值信号，则宣布有效堆积。 
在又一个特定实施例中，所述能量色散辐射光谱测量系统包括峰检测滤波器，该峰检测滤波器适于响应于由所述前置放大器输出信号和高于阈值信号指示的光子产生一个或多个脉冲，而所述一个或多个脉冲中的任何一个都高于所述峰检测滤波器的最小可检测阈值能量。 在该实施例中，所述方法包括响应于所述确定堆积已经出现而产生边沿信号，接收所述边沿信号，确定是否接收到所述边沿信号同时也接收到所述高于阈值信号，以及如果确定接收到所述边沿信号同时还未接收到所述高于阈值信号，则忽略所述边沿信号。 
在另一个实施例中，提供一种脉冲处理器，该脉冲处理器适于进行如上所述的方法。在又一个实施例中，提供一种能量色散辐射光谱测量系统，如X射线光谱测量系统或伽马射线光谱测量系统，该系统包括：检测器，其用于将进入的光子转换为包括电流脉冲的输出；前置放大器，其用于将所述检测器的输出转换为包括电压信号的前置放大器输出信号；以及脉冲处理器。所述脉冲处理器适于通过执行上述方法的各种实施例而从所述前置放大器输出信号检测代表光子的边沿。 
在另一个特定实施例中，提供一种能量色散辐射光谱测量系统，如X射线光谱测量系统或伽马射线光谱测量系统，该系统包括：检测器，其用于将进入的光子转换为包括电流脉冲的输出；前置放大器，其用于将所述检测器的输出转换为包括电压信号的前置放大器输出信号；以及脉冲处理器。所述脉冲处理器适于：通过将所述前置放大器输出信号转换为多个连续的数字样本而产生所述前置放大器输出信号的第一数字形式；通过将多组连续的数字样本相加以产生多条合计数据从而产生所述前置放大器输出信号的第二数字形式，所述第二数字形式包括所述多条合计数据；使用所述第一数字形式识别所述前置放大器输出信号的第一部分，其中所述第一部分中的每个部分具有带有第一极性的瞬时倾斜度；使用所述第一数字形式识别所述前置放大器输出信号的紧挨在所述第一部分之后的第二部分，其中所述第二部分中的每个部分具有带有与所述第一极性相反的第二极性的瞬时倾斜度；使用所述第一数字形式识别所述前置放大器输出信号的紧挨在所述第二部分之后的第三部分，其中所述第三部分中的每个部分具有带有第一极性的瞬时倾斜度；使用所述第一数字形式确定和所述第二段的终点相关联的幅度值与和所述第二段的起点相关联的幅度值之间的第一差；使用所述第一数字形式确定和所述第三段的终点相关联的幅度值与和所述第一段的起点相关联的幅度值之间的第二差；以及使用所述第一数字形式在(i)所述第一差超过预定阈值以及(ii)所述第二差超过所述预定阈值的 预定比例的情况下，确定边沿存在。所述脉冲处理器还适于：使用所述第一数字形式识别所述前置放大器输出信号的第一部分，其中所述第一部分中的每个部分具有带有第一极性的瞬时倾斜度；使用所述第二数字形式识别所述前置放大器输出信号的紧挨在所述第一部分之后的第二部分，其中所述第二部分中的每个部分具有带有与所述第一极性相反的第二极性的瞬时倾斜度；使用所述第二数字形式识别所述前置放大器输出信号的紧挨在所述第二部分之后的第三部分，其中所述第三部分中的每个部分具有带有第一极性的瞬时倾斜度；使用所述第二数字形式确定和所述第二段的终点相关联的幅度值与和所述第二段的起点相关联的幅度值之间的第一差；使用所述第二数字形式确定和所述第三段的终点相关联的幅度值与和所述第一段的起点相关联的幅度值之间的第二差；以及使用所述第二数字形式在(i)所述第一差超过预定阈值以及(ii)所述第二差超过所述预定阈值的预定比例的情况下，确定边沿存在。 
作为选择，所述比例为0.5。 
因此，现在应该清楚，本发明基本实现了所有上述方面和优点。本发明的其它方面和优点将在以下说明中给出，并且部分方面和优点将通过说明而显而易见，或者可以通过实施本发明而了解。此外，可以通过所附权利要求中特别指出的手段和组合实现和获得本发明的各方面和优点。 
附图说明
附图示出本发明的当前优选实施例，并且与上面给出的一般描述和下面给出的详细描述一起用于解释本发明的原理。如在所有附图中所示出的，相同附图标号表示相同或对应的部分。 
图1是可以实现本发明的一个具体的但非限制性的实施例的X射线光谱测量系统的总框图； 
图2是一般的梯形FIR数字滤波器的框图； 
图3A至图3D包括了源代码，该源代码可用于根据一个具体的但非限制性的实施例实现本发明； 
图4A和图4B分别是从可用于设计本发明的FPGA实施例的图3A至图3D的程序逻辑中提取的状态图； 
图5A示出图1中所示的峰检测滤波器对两个不同能量的低能X射线的理想化梯形响应，第三条线示出检测阈值能量； 
图5B示出图1中所示的峰检测滤波器的来自400eV能量的两个X射线的输出的理想化表示； 
图6A、图6B和图6C示出可以使用本发明的一个实施例处理以检测边沿的上升和局部极值的三种可能模式； 
图7A和图7B示出来自SDD的实际波形的两个曲线；以及 
图8是总结具有典型脉冲对分辨时间和特定SDD的能量检测阈值的图1的系统的预期堆积性能的示意图。 
具体实施方式
正如本发明的背景技术中指出的，本文中描述的主题适用于拖尾脉冲前置放大器和脉冲复位前置放大器二者。然而，为了图解和描述的方便，将结合采用脉冲复位型前置放大器的实施例描述本发明。正如本发明的背景技术中所讨论的，检测器电压阶跃信号的上升部分相对无变化地通过拖尾脉冲型前置放大器。因此，从对脉冲复位实施例的描述中将了解到，在本文中描述的发明可容易应用于拖尾脉冲前置放大器实施例。另外，在本文中描述的主题一般适用于能量色散辐射光谱测量系统。然而，为了图解和描述的方便，将结合采用X射线光谱测量系统的实施例描述本发明。这并不认为是限制性的，并且应该理解，可以结合其它类型的能量色散辐射光谱测量系统(例如但不限制于伽马射线光谱测量系统)应用本发明。 
在本文中描述的改进不依赖于上升时间，相反，在一个实施例中只依赖于检测器中电荷收集的预期S形模式，并且在另一个实施例中， 依赖于具有单调(在依赖于噪声的限度内)上升信号，后面有一短时间段，其中随机噪声确定该信号的方向(局部一阶导数的符号，上升或下降)。因此，本文中描述的改进可以更快地响应于具有短上升时间的X射线阶跃，并且适当地、更慢地响应于具有较长上升时间的脉冲而不会错误地排除后者。在一个实施例中，假定来自单个有效X射线的电压信号具有单调增加的一阶导数(在噪声限度内)直到某个最大值，之后单调减小。如本文中更详细描述的，所公开的根据实施例的方法直接数字化前置放大器输出，并且连续的数字化ADC样本之间的差给出了一阶导数的瞬时值的最佳可用估计。在另一个实施例中，假定来自单个有效X射线的电压信号上升到高于局部峰-峰噪声带，然后最终停止上升，并且如通过该上升之前的局部最大值和其后的局部最小值测得的，该噪声带在该上升前后显著漂移。本实施例中的系统直接数字化前置放大器输出，并且以数字化的信号测量局部极值。 
数字化ADC的转换速度应该与上升时间的预期范围适当匹配。该速度应该足够快，使得在最短的预期上升时间，波形在上升期间将被采样若干次。使本发明充分有效的上升时间内的最小样本数优选为4或5。在优选实施例中，对于大约50nS的最短预期上升时间，ADC的采样速率是100MHz，使得在最小上升时间内出现5个样本，并且在最长上升时间内出现大约10个样本。 
如果采样速率太高，使得比方说40或50个样本落入上升时间内，则在单个采样间隔内波形移动不足以使得从随机噪声波动中容易地辨别上升阶跃。如本文中另外描述的，通过向下划分采样速率，将呈献给实现本发明的电路的某个数量的ADC样本的每个值相加以在最快上升中实现最佳的4至8个样本，容易解决这种情况。 
本发明实施例的主要目的是通过利用基本信号的平滑S形本质，并使用对传感器/前置放大器组合的噪声特性和上升时间中的变化自己进行自动调节的自适应阶跃检测方法，来减小半导体辐射传感器的输出信号中产生的电压阶跃的平均脉冲对分辨时间。结果是在能谱中未检测到的脉冲堆积的水平较低，并且因此减小了本领域中称为“和 峰”的错误假象的相对大小，该假象以谱中大发射峰的能量的两倍或任意两个大发射峰的合计能量的两倍出现。 
本文中描述的方法是基于数字的，并且需要由模拟-数字转换器(ADC)将前置放大器信号数字化。如上所述，最佳转换速率取决于从前置放大器预期的最快上升时间。 
以下描述假定检测X射线时采用正向前置放大器输出，但是本领域的技术人员应该认识到，对于整个信号链信号极性可以翻转并且该方法是同样有效的。还假定采用基于硅的传感器和低X射线能量范围中的辐射，但是同样本领域的技术人员也应该理解，所描述的方法适用于由其它半导体(例如锗)制成的传感器，并且适用于较高能量X射线或伽马射线。 
图1是根据可以实施本发明的一个特定实施例的X射线光谱测量系统1的总框图。如图1中所示，X射线光谱测量系统1包括作为其主要部件的数字脉冲处理器(DPP)2，其由点线边界示出，在其中实现本文中描述的本发明。另外，X射线光谱测量系统1还包括硅漂移检测器(silicon drift detector，SDD)100和脉冲复位型前置放大器101。 
在操作中，X射线冲击SDD 100并且被转换为电子-空穴对，电子的数量与X射线的能量成比例。由所有这些电子组成的小电荷累积在前置放大器101中的电容器上并且被转换为所示出的形式的输出电压信号，其中出现叠加在噪声上的具有变化的幅度和间隔的小S形阶跃。该电压信号由于SDD 100中的漏电流而具有整体上正的倾斜度，并且具有周期性复位，即从反馈电容器中排出电荷并使输出迅速达到其下限，结果导致图1中所示的锯齿状波形。在本领域中这种一般方法已经知道很多年了。 
通过作为DPP 2的一部分提供的高速模拟-数字转换器(ADC)102将前置放大器101的输出数字化。在优选实施例中，ADC 102是由Analog Devices制造的100Mhz，16位部件，如AD9446系列。使用由Analog Devices为该装置提供的开发板(型号是AD9446-100LVDS/PCB)开发本发明，该开发板被修改以接受DC耦合输入信号并且连接到具有板上存储器和对于PC的标准USB接口的接口板(型号是HSC-ADC-EVALB-DC)，以从安装在扫描电子显微镜(SEM)上的SDD捕获前置放大器波形的数千个短片段(2.62毫秒)，合计为达到几秒的实时数据，存储在盘文件中。下面描述的后续数字功能首先以称为Python的脚本语言编写的后处理软件实现。该软件的源代码包括在2007年8月3日提交的标题为“IMPROVED EDS PILEUPREJECTION FOR LOW ENERGIES AT HIGH COUNT RATES”的60/963,320号美国临时申请中。在本文中再现了来自所述源代码的选择的功能。Python程序然后作为使用现场可编程门阵列(FPGA)逻辑和为Texas Instruments 320C-6414数字信号处理(DSP)芯片编写的软件的组合的实时实施例的规范。图1中所示的优选实施例将下面更详细地命名和描述的逻辑块103至119设置在FPGA逻辑中，并将下面同样更详细地命名和描述的逻辑块120至121设置在DSP芯片软件中。
ADC 102的输出包括来自前置放大器电压波形的数字样本和定义图1中所有后续块的定时的时钟。为了简化图1，该时钟没有分别示出，但是应该理解，如下文所述，所有功能块都通过ADC 102的时钟或其的某个因数来同步。 
ADC 102的输出及其时钟通过检测器匹配平均器103，检测器匹配平均器103可选地对一定数量的ADC样本求和并且将原始ADC时钟除以该数量。检测器匹配平均器103的目的是相对于连接到DPP 2的SDD 100的上升时间优化有效的采样间隔。优选地保留该和中的所有位，以避免最终的X射线光谱中对于非常短的滤波时间的量化错误，所以随着处理在DPP 2中继续，该数据路径变得越来越宽。 
如果从SDD 100预期的平均上升时间小于大约150nS，则检测器匹配平均器103被禁用并且使用全部100Mhz速率以获得最佳可能的定时精度。然而，如果慢得多的检测器(如具有平面电极的所谓锂漂移硅或Si(Li)检测器)连接到DPP 2，并且平均上升时间是几百nS，则希望将有效采样速率减小到在该平均上升时间内产生小于大约16 个样本。 
来自检测器匹配平均器103的(可能合计的)数据和时钟通过两个并行的路径。一个路径通往具有两个子部分的快堆积逻辑块104。第一子部分被称为单阶跃逻辑块，它是一个实施例的主题并且在本文中被更详细的描述。另一个子部分被称为行进(run)逻辑块，它是包括基于连续数据样本的单调行进的长度和模式的数字方法的另一个实施例的主题，并且在本文中也被更详细的描述。在此使用的“单调”不严格意味着数学意义上的单调。在该方法中采用的比较器被轻微地负偏置，使得如果样本-样本差与峰-峰噪声波动相比很小时，进行容忍负的样本-样本差的正的行进的检测。在单阶跃逻辑块能够检测适度的高能量X射线的单次连续上升内的堆积的情况下，行进逻辑块被设计为在噪声约束内尽快检测由于低能X射线引起的连续上升的结束。 
第二路径通向滤波器平均器105。滤波器平均器105将少量个连续ADC样本(优选为4个)相加以减小噪声(从样本到样本的随机波动)并且还减小随后的数字处理步骤中所需的速度。4个相加的数据和除以4的时钟被传递到慢堆积逻辑块106。慢堆积逻辑块106功能上与快堆积逻辑块104相同，但是具有较低的噪声和较慢的数据。当以来自滤波器平均器105的较慢样本速率操作时，本发明将不具有同样好的分辨时间，但是将在关于噪声的错误触发过多之前达到低能量检测阈值。 
来自滤波器平均器105的输出也并行通过峰检测滤波器107和多个梯形FIR数字滤波器108、109、110。所有这些滤波器都是常规的梯形类型，在本领域中已经公用了至少15年。图2中示出一般的梯形FIR数字滤波器的框图。如图2中所示，ADC样本通过被称为上升FIFO 201、间隙FIFO 202和下降FIFO 203的三个长度可变的FIFO。上升FIFO 201是FIR滤波器的初始积分时间。当与阶跃边沿卷积时，随着该边沿通过FIFO，它在最终FIR和中给出线性上升(忽略噪声波动)。间隙FIFO 202是零权重的时间段，其向作为对阶跃边沿的三角形响应提供“平顶”。之所以希望平顶是因为如果检测器的上升时间是可变的，那么纯三角脉冲形状(无间隙)对于高度相同但上升时间不同的无噪声阶跃边沿将具有不同的最大输出。如果该间隙长得足以覆盖最长的预期上升时间，则最大输出和将是相同的(忽略输入信号中的噪声和任何背景倾斜度)。下降FIFO 203在与上升FIFO 201相同的时间段上但以相反的极性对样本进行积分，使得在上升FIFO 201中加到总和N次的任意样本在下降FIFO 203中最后被从其中减去N次，其中N是两个FIFO的长度。 
三角形(或梯形)滤波器形状是普遍的，因为计算它们所需的电路简单。对于任意总长度的FIR滤波器每个FIFO时钟周期只需要四个计算。进入和离开上升FIFO 201的样本分别加到运行和中以及从运行和中减去。进入和离开下降FIFO 203的样本分别加到运行和中以及从运行和中减去。在算术逻辑单元(ALU)204中计算一阶差，并且在ALU 205中计算二阶差。在累积器206中将这两个ALU的输出加到先前的总FIR输出。 
在输入信号的S形上升完全包含在间隙FIFO 202内时FIR输出和的最大值将出现，并且与引起上升的X射线的能量成比例。 
峰检测滤波器107与测量X射线的能量无关，但是与检测所有的X射线有关，即使这些X射线能量非常低并且在时间上尽可能准确地定位，也是如此。使其上升和下降FIFO的宽度尽可能短，同时仍可靠地检测所收集的光谱中的最低能量的X射线发射线。对于安装在电子显微镜上的X射线分析器，该发射线通常是277电子伏特(eV)的碳发射线。因此，在上面提到的2007年8月3日提交的标题为“IMPROVED EDS PILEUP REJECTION FOR LOW ENERGIES ATHIGH COUNT RATES”的60/963,320号美国临时申请中经常将峰检测滤波器107称为“碳滤波器”。对于在低能时效率很差的用于X射线荧光(XRF)激发的检测器，最小目标发射线在能量上可以较低(硼或铍)或较高。XFR检测器通常在传感器前面装配有铍窗，其基本上阻挡了低于大约700eV的所有X射线。在此情况下，可以使峰检测滤波器107较窄而不必担心失去大量的X射线，这提高了其堆积检测 性能。 
峰检测滤波器107产生通常的FIR和以及两个其它信号：在最大响应时的脉冲，和表示其响应超过阈值能量的时间的逻辑信号。稍后将说明这些信号的详细使用。 
用于测量X射线能量水平的FIR滤波器108、109、110、峰检测滤波器107、慢堆积逻辑块106以及快堆积逻辑块105都连接到适当大小的可编程长度的对准延迟FIFO 111、112、113、114、115、116，使得对于能量足够触发所有边沿(事件)检测器的无噪声的单个X射线脉冲，来自快和慢堆积逻辑块104、106的边沿(事件)位置(时间)、峰检测滤波器107的最大值和对应于所有能量测量FIR滤波器108、109、110的间隙中心的输出数据都在同一时间(在由滤波器平均器105的时钟分割造成的时间量化限度内)到达脉冲确认逻辑块117、基线倾斜度测量逻辑块118和滤波器锁存逻辑块119。 
滤波器锁存逻辑块119捕获与峰检测滤波器107的对准的最大输出时间相对应的所有FIR滤波器的输出。它在功能上等同于经典模拟脉冲处理的采样和保持电路。其输出被延迟了与能量滤波器组中最长FIR滤波器的FIR脉冲宽度(下降时间加上半个间隙时间)的一半相对应的附加时间段，以允许在触发该锁存器的边沿之后有用于检测堆积的时间。 
滤波器锁存逻辑块119还包含定时器，其用于测量从当前的选通信号到前一个和后一个选通信号(来自峰检测滤波器107的最大输出脉冲)，以允许选择FIR组(如果有的话)中最长的滤波器，其可以根据Koeman的3872287号美国专利和Mott的5393982号美国专利中公开的方法使用而没有堆积。所有短于该最大值的滤波器的输出还可以与不同的权重结合以再次根据Koeman的3872287号美国专利中教导的方法实现对X射线能量的更好估计。 
基线倾斜度测量逻辑块118在X射线到达而不存在S形阶跃时测量前置放大器101的电压信号的由于漏电流导致的正倾斜度。梯形FIR滤波器对依赖于滤波器积分时间和间隙的宽度的线性倾斜度具有 恒定的响应，这在本领域中是公知的。必须从滤波器的输出中减去该倾斜度响应以获得对X射线能量的准确测量。在2007年8月3日提交的标题为“DIGITAL PULSE PROCESSOR SLOPE CORRECTION”的60/963,312号美国临时申请中描述了用于估计接近S形阶跃的倾斜度的优选方法的细节，其公开内容通过引用包含于此。 
脉冲确认逻辑块117结合来自快堆积逻辑块104、慢堆积逻辑块106和峰检测滤波器107的信号以确定在来自峰检测滤波器107的单个输出脉冲内是否已经出现堆积。如果已经出现这种堆积(由于峰检测滤波器107只产生一个最大输出脉冲，所以滤波器锁存逻辑块119将检测不到该堆积)，则产生禁止脉冲并且适当延迟该禁止脉冲以使其在滤波器锁存逻辑块119的输出到达倾斜度修正和校准逻辑块120的同时到达。 
在脉冲确认逻辑块117中进行以下测试。如果在来自峰检测滤波器107的“高于阈值”逻辑信号有效的同时从快堆积逻辑块105或慢堆积逻辑块106接收到直接堆积检测脉冲，则宣布堆积，并且产生该禁止信号。如果在“高于阈值”逻辑信号有效的同时从快堆积逻辑块105或慢堆积逻辑块106接收到两个或更多个边沿检测脉冲，则也宣布堆积并且产生该禁止信号。 
当“高于阈值”信号无效时从快堆积逻辑块105或慢堆积逻辑块106产生的边沿检测信号和堆积检测信号作为错误触发被忽略。这防止了计数由于短暂的噪声尖峰而造成的错误触发，该短暂的噪声尖峰被平均掉以低于峰检测滤波器107中的能量阈值，并且允许两个堆积逻辑块具有比在其它方面必须的检测阈值低的检测阈值。 
如Mott的5,349,193号美国专利中所公开的，还测试峰检测滤波器107的输出的脉冲宽度和脉冲对称性，以检测在一个或二个X射线的能量太低以至于不能触发快堆积逻辑块105或慢堆积逻辑块106情况下的堆积。 
进行附加的类对称性测试，其用于检查在快堆积逻辑块104和慢堆积逻辑块106中检测到的边沿是否处于峰检测滤波器107的高于阈 值的时间的中心。在本文中另外描述的基于软件的实施方式中，这是通过获取由快堆积逻辑块104和慢堆积逻辑块106报告的边沿位置与峰检测滤波器107的最大响应的绝对时间差来进行的，对于单个X射线来说，该最大响应预期在高于阈值的时间的中心。然而，在图1中所示的FPGA逻辑实施方式中使用图5B中所示的定时器代替时间戳的绝对差更方便。这些定时器将被称为事件延迟定时器。在“高于阈值”信号开始时启动一个事件延迟定时器。当从快堆积逻辑块104或慢堆积逻辑块106接收到边沿信号时，针对从峰检测滤波器107的已知上升和间隙时间加上对于单个事件的检测器最长预期上升时间的一半加上对于噪声和时间量化误差导致的变化的小预留量计算出的限度值检查该定时器。如果该定时器超过该限度，就认为已经出现对于低能X射线的堆积。 
当从快堆积逻辑块104或慢堆积逻辑块106接收到任何边沿时启动第二事件延迟定时器，并且在“高于阈值”信号走低时针对同一限度检查第二事件延迟定时器。在图5B中这两个定时器被标注为“事件延迟1”和“事件延迟2”。本领域的普通技术人员将明白，该对定时器将边沿信号约束在峰检测滤波器107的高于阈值的时间的中心范围。这在功能上等同于假设峰检测滤波器107的最大响应正常接近于高于阈值的时间中心的软件时间戳方法。 
通过任何滤波机构的边沿检测都不具有高于某个值的所有X射线都被检测到而低于该值的所有X射线都检测不到的锐截止。相反，如PJ.Statham，Microchim.Acta 155，289-294(2006)中描述的，由于边沿附近的随机噪声波动，检测效率从某一能量之上的100％平稳滑到某一较低能量之下的零。该出版物中的图2示出检测效率曲线的形状，尽管该图涉及Si(Li)检测器并且常数和能量范围与SDD的很不相同。假定两个X射线的堆积，其能量使得慢堆积逻辑块106以50％的概率检测到它们。在该时间的一半，将只检测到一个X射线。 
图5a示出来自峰检测滤波器107的对不同能量的两个低能X射线的理想梯形响应，第三条线示出检测阈值能量。在实际应用中该特 定能量可能随着滤波器宽度和所使用的特定SDD/前置放大器而不同，但是所给出的值对于目前的SDD是合理的。 
上面480eV的虚线代表在其以上慢堆积逻辑块106接近100％有效的能量。中间280eV的虚线接近碳X射线能量。下面160eV的虚线可以是检测阈值的典型设置并且低到足以检测元素硼(183eV)。 
标注为“G+R+N”的中心时间是针对峰检测滤波器107的间隙时间G、从该检测器预期的最长上升时间R以及噪声和时间量化误差的安全系数N预留量。其在滤波器输出中产生平坦区。输出中的上升和下降段是峰检测滤波器107的前导和拖尾积分时间。 
在此情况下的“高能”可意味着高达20至30千eV(keV)，比检测阈值高100倍以上。如图所示，分别对于480eV和280eV的X射线所示出的脉冲宽度较短，因为该检测阈值是能量低于1KeV的X射线的愈加明显的阈值。 
图5B示出对于两个能量为400eV的X射线的峰检测滤波器107的输出的理想表示。400eV太低，以至于不能可靠地触发慢堆积逻辑块106，并且假定在此能量检测效率为50％。用十字线勾勒出的梯形示出对400eV的单个居中X射线的响应。点线和点划线梯形分别示出向左偏移时间X1和向右偏移时间X2的两个这种X射线。总响应是上面的实线，其始终是点线和点划线的和。括号中的数字示出输出响应的倾斜度改变的时间。因为假定堆积的X射线能量相等，所以该输出形状是其最大值落在(3)和(4)之间的窄平坦区中的某个地方的对称形状。由于小的随机噪声波动，实际最大值可以是该区域中的任何地方，所以5,349,193号美国专利中描述的对称检查不能检测该堆积。 
峰检测滤波器107中的脉冲同样可以通过整个脉冲宽度检查。如图5A中所示，与对于高能量的最大宽度相比，单个低能量X射线的脉冲宽度被减小，并且如果通过小于该减小量来分离低能堆积事件，则如图5B中所示，脉冲宽度测试是无效的(范围p-p小于A)。然而，如图5B中所示，上面描述的定时器中的一个将整个脉冲间隔时 间与对于给定X射线的高于阈值的平均脉冲上升时间相加。因此，测试这些定时器增加了在只有一个X射线触发所述堆积逻辑块中的至少一个情况下检测到堆积的概率。 
固定的EvenLag限度不能低于峰检测滤波器107的积分时间加上上述“G+R+N”时间，或者单个高能X射线可能作为堆积被错误地丢弃。该限度越低，可检测的时间间隔越低，所以选择具有最快可能上升时间R和最慢可能噪声N的SDD是有利的。 
回到图1，倾斜度修正和校准逻辑块120接收来自基线倾斜度测量逻辑块118的当前倾斜度估计、所有能量测量FIR滤波器108、109、110的输出以及来自脉冲确认逻辑块117的可能的禁止信号，所有信号的时间适当对准。在优选实施例中，由于这些事件以比ADC采样速率低得多的峰检测滤波器107的脉冲速率出现，所以在例如TexasInstruments的TMS320C6414的数字信号处理芯片中以软件实施这些功能。 
在没有禁止信号的情况下，该逻辑块以本领域中公知的方式从ADC 102中减去由于该信号中的基线倾斜度导致的误差，并且加权FIR滤波器108、109、110中的一个或多个的原始输出，以产生生成阶跃边沿的X射线的校准后的能量估计。 
这些测得的能量再次以本领域中公知的方式存储在多通道分析器(MCA)121的存储器中。在MCA 121中收集的光谱被传递到主PC122用于分析。 
在此详细描述图1中标注为“单阶跃”和“行进(run)”的快堆积逻辑块105和慢堆积逻辑块106的各部分。之所以称之为“单阶跃”，是因为它对来自ADC 102的样本之间的连续的差进行操作，样本可以在检测器匹配平均器103和滤波器平均器104中如上文所描述的被平均。之所以称之为“行进”，是因为它追踪来自ADC 102的样本的正向运行和负向行进，样本可以在检测器匹配平均器103和滤波器平均器104中如上文所描述的被平均。图3A至图3D提供根据本文中其他部分描述的用作单阶跃方法和行进方法的FPGA实施例的规范的一个 实施例的实现快堆积逻辑块105和慢堆积逻辑块106的“单阶跃”部分和“行进”部分二者的功能的程序源代码的列表。图4A和图4B是从用于设计单阶跃方法和行进方法的FPGA实施例的程序逻辑中提取的状态图。图6A、图6B和图6C示出上升和局部极值的一些可能模式的草图，并且示出了在一个实施例中本发明如何处理它们。在图6A至图6C中四个连续的局部极值被分别标注为“A”、“B”、“C”和“D”。从局部最小值“B”到局部最大值“C”的中间上升行进好比是触发水平，在本文中描述的Python代码中它是变量“bigtrig”。在优选实施例中采用的重要加强是在“D”处的上升之后的局部最小值和“A”处的上升之前的局部最大值之间的附加检查。图7A和图7B示出使用与优选实施例相同的ADC如上文所述从SDD获取的实际数据中的两个脉冲的曲线。一个脉冲是两个X射线的堆积，一个脉冲是具有类似上升时间的单个事件。下面详细解释这些图。 
在下面的讨论中，将涉及“ADC样本”。应该理解，这意味着提供给所讨论的逻辑块的连续数据样本，根据检测器匹配平均器103和滤波器平均器104的设置，每个样本可以是来自ADC 102的多个原始样本的和或平均。 
在图3A至图3D的代码(在本文中的其它部分被描述为Python代码)中以及图4的状态图中将出现一些常数，这些常数设置用于平均噪声或测量基线倾斜度的FIFO的长度、平均的和非平均的数据的阈值的比率等等。在FPGA实施例(图)中，这些常数是可编程的寄存器值。本领域中的普通技术人员将认识到，在不偏离本发明的基本特性的情况下，所使用的具体值可以改变，以匹配特定的检测器或检测器类型。 
一般来说，该软件通过从三个逻辑块：快堆积逻辑块105、慢堆积逻辑块106和在Python代码中被称为“碳滤波器”的峰检测滤波器107报告的边沿位置获取时间差来进行操作。对于FPGA实施方式，使用峰检测滤波器107的高于阈值逻辑输出比对与其最大信号相关的时间戳进行运算以确定由快堆积逻辑块105或慢堆积逻辑块106报告的边沿是否落入来自峰检测滤波器107的脉冲内更方便，但是本领域的普通技术人员将认识到，这些方法在功能上是等同的。 
Python语言语法不包括行编号。然而，为了方便下面的说明与代码列表匹配，图3A至图3D中的可执行(非注释)行在最后具有行编号注释。这些行编号以301开始并且以417结束。 
在2007年8月3日提交的标题为“IMPROVED EDS PILEUPREJECTION FOR LOW ENERGIES AT HIGH COUNT RATES”的60/963,320号美国临时申请中提供了该代码的一个版本。在图3A至图3D的代码中，与该临时申请中的代码相比，一些注释行被去掉或改变。此外，一些调试输出行、不再使用的代码或不执行的“死代码”已经从包括在该临时申请中的代码版本中去除，以缩短该源列表并提高清晰性。在图3A至图3D中提供的对本发明的功能重要的可执行代码等同于在该临时申请中提供的可执行代码。 
称作“拐点”的注释已经被改为称作“局部最大值/最小值”或“局部极值”，以符合正确的数学使用。实际操作通过该可执行代码而清楚。在本文中和图3A至图3D的代码中使用的这些术语将显示在连续的ADC样本的值停止增加并开始减小，或停止减小并开始增加之处的时间。 
应该指出，图3A至图3D和图4中所示的快堆积逻辑块105的整个逻辑块被复制用于慢堆积逻辑块106，但是由于滤波器平均器104而处于较低的有效ADC采样速率。 
在图3A中，行301定义根据一个特定实施例实现本发明的功能。自变量“trace”是来自ADC 102的进入数据，其可以如上文中所述从其原始数据速率向下求和。“Tracestart”是不再使用。“Calib”是能量校准系数，它是5895eV的Mn K-αX射线中ADC最低有效位(LSB)的个数。“Debug”是打开各种诊断输出的标志。“Cedges”是保持由峰检测滤波器107检测到的X射线的边沿(时间戳)的阵列，在该软件中它被称为“carbon filter”，即该阵列名。 
行302包含全局参数；只有阈值乘法器“tfactor”被使用。行302允许为下面讨论的临界触发值“trig”和“bigtrig”设置外部固定值(加载到FPGA实施例(图1)的寄存器中)。 
行304-328初始化一些变量和阵列。将在描述使用它们的代码行时根据需要描述它们的含义。特别地，阵列“fastpileups”将包含由本发明的一个实施例检测到的边沿位置。在“fastpileups”阵列中写入项目等同于输入图4中的“堆积”状态405，并且从FPGA实施例(图1)中的快堆积逻辑块105产生“P”信号。阵列“edges”存储等同于来自FPGA实施例(图1)中的快堆积逻辑块105的“E”信号的边沿(事件)位置。在本文中描述的另一个实施例中，不直接产生堆积信号。相反，该实施例为可以与其相邻边沿隔离的每个边沿产生“E”信号。如上所述，如果脉冲确认逻辑块117在“高于阈值”脉冲期间从峰检测滤波器107接收到两个或更多个这种“E”信号，则识别为堆积。 
根据硬件标志“Hflag”是否被设置而在行333或336中设置的变量“trig”是用于通过单个ADC样本差检测边沿的触发值。在行333中，设定为最后16个负向单ADC样本差的平均值乘以作为全局参数设置的阈值因数“tfactor”。在FPGA实施例中，如行336中那样，将“trig”直接设置为寄存器值。变量“bigtrig”(行334或行337，作为独立于FPGA实施例(图1)中的“trig”的寄存器值)是保持在变量“posrum”中的ADC样本之间的连续正差序列的总积分的触发值。正如其名称所暗示的，“bigtrig”通常比“trig”大。 
行328开始用于处理所有剩余样本的主循环。在行308-309中初始化的间隔为1的两个并行的索引变量“i”和“j”选择当前的一对ADC样本。该循环在行415和416结束，这两行将递增这些阵列索引。 
在行331中设置的并且在图4的大多数状态转换中涉及的状态变量“diff”是两个连续ADC样本之间的单个样本差(处于通过任何一个先前的平均定义的时间标度)并且代表前置放大器信号(即，由FPGA实施例(图1)中的前置放大器101输出的信号)的瞬时倾斜度的最佳可利用的数字估计。行330将“diff”的先前值保持在变量 “lastdiff”中以检查倾斜度的二阶导数(变化率)。该倾斜度的二阶导数(变化率)预期为正(diff＞lastdiff)，同时该信号在从X射线得到的S形模式的前半段上升(图4A中的“向上”状态404)，然后在从X射线得到的S形模式的后半段稳定或下降(图4A中的“向下”状态407)时。行329将由“i”索引的该对中的拖尾ADC样本的最新值存储在变量“lastval”中。该值用于确认脉冲和记录倾斜度改变符号时的点，通过定义该点是局部最大或最小。 
图3A至图3D的循环在图4的“空闲”状态402开始。如下文所述，行338-359和386-389管理本文中描述的各实施例的状态转变，在连续增加或减小行进之间切换并进行最后的边沿判断。 
将会马上清楚，无论该系统在图4A的状态图中的那里操作，信号必须在图4B中的“正(POS)”状态408和“负(NEG)”状态409之间改变(将没有改变的值聚集到“正”状态408中)，并且这两个状态之间的转变必定出现在“正”状态408至“负”状态409转变的局部最大值处以及相反情况下的局部最小值处。在这些转换点，必须保持一些状态变量以便随后使用，其中有在当前的局部最大值“neginf”和在最后的局部最大值“lastneginf”处ADC样本的值。 
对应于状态“清除正(CLR POS)”状态410的行338-340在开始负向行进时清除正向行进的高度。在图3A至图3D中所示的代码版本中，对于“POS”状态408的每次迭代，经过“清除正”状态410状态。这不是必须的，但是无害的。重要的是从“负”状态409到“正”状态408的转换，它测试“posrun”是否为零以确定该过程是否处于局部最小值并且是新正向行进的开始，并在“xraydone”被设定的情况下由此判断是否进入“有效边沿(VALID EDGE)”状态412。注意，在Python语法中，对于数值变量，零值测试“伪”，任何非零值测试“真”。 
行341-343进行“清除负”状态411的对应功能，清除负行进“negrun”的高度。“negrun”变量的清除后的情形被用于标记从“负”状态409到“正”状态408的转换，它确定局部最大值。先前的两个 局部最大值的ADC样本值被保存在变量“neginf”和“lastneginf”中。 
行344是用于确定过程是处于“正”状态408还是处于“负”状态409的状态测试。在优选实施例中，比较限度略低于零。其目的是将该测试略微偏置以有利于上升行进。对于每个ADC样本，存在一定程度的随机噪声，这在由低能X射线引起的上升期间可能使样本-样本差成为负的。如上面解释的，变量“trig”代表预期的由随机噪声导致的样本-样本差的大小的上限。因此负向差需要大于终止上升之前的“trig”中的某一小部分，这使得能够检测比在需要严格单调上升情况下的可能的能量低的X射线。此外，由于需要用于终止上升的负差的最小幅度，在负向随机噪声波动在中间断开比平均上升时间慢的有效边沿情况下错误地识别堆积的危险被最小化。由“bigtrig”代表的能量检测阈值必须足够大，以防止这种将有效X射线作为堆积被错误排除的数量变得显著。根据经验，发现在行334和344中使用的5比4的bigtrig/trig比率和(-trig/8)的状态切换阈值组合起来是很适用的，从而在没有显著错误排除的情况下实现了低检测阈值，但是在不偏离本发明的精神的情况下可以使用其他值。 
行345测试从“负”状态409到“正”状态408的转换。在该转换，如果标志“xraydone”已经从“向下”状态407设置或直接设置在“向上”状态404(图4A)，则进入“有效边沿”状态412，该状态与“有效脉冲”状态406相同。行346保存将利用结束时间进行平均以估计弱边沿的最终时间戳的当前索引(时间戳)，它的最大“diff”值不是可靠的定位器。如果标志“xraydone”被设定，则行348将其清除。行349设置10样本禁止时间，在该期间内“diff”的负值不被平均为如上所述的用于噪声触发“trig”的动态计算的噪声估计。这避免了在噪声估计中计数来自边沿的任何过冲的负向恢复时间段。 
行350进行通过消除许多可能由单行进高度测试导致错误触发的模式而使本实施例优于现有技术方法的测试。图6A至图6C示出所测试的上升(从局部最小值B到局部最大值C)近似相同的三个波形的草图。为了简化，该波形的上升部分和下降部分被绘制为直线段，但 是如上面指出的，上升段可以包含小的负尖头信号并且由于噪声波动上升段和下降段一般不是直的。 
在行350，变量“lastval”包含当前局部最小值的点D处的ADC样本。变量“lastneginf”包含所测试的上升之前的局部最大值的点A处的ADC样本值。该上升本身已经被确定为超过阈值“bigtrig”。然后检查从“lastval”(图6的绘制的所有点D)至“lastneginf”(图6绘出的所有点A)的差。如果该差大于噪声触发水平“trig”的一半，则该边沿作为有效的而被接受。为了计算方便系数被选择为1/2，并且在不偏离本发明范围的情况下该系数可以改变。然而，期望具有噪声带已经偏移了噪声触发水平的很大一部分的一些证据。D-A具有合理大的最小值还防止作为一系列Z字形上下的段出现的非常弱或慢的边沿被错误地作为分开的边沿检测并且由此错误地作为堆积排除。该检查使得对于C-B的检测阈值“bigtrig”只略大于单阶跃触发“trig”。 
图6A示出C-B边沿从非常大的负向噪声偏移恢复的情况。在该边沿之前和之后的噪声带的平均是相同的。因为D-A差实际上是负的，所以该上升将被排除。 
图6C示出正向尖峰信号，也在之前和之后具有不变的平均噪声带。同样，D-A测试也失败并且该边沿被忽略。 
图6B示出成功的边沿检测。所测试的边沿之后的噪声带从该边沿之前的其峰-峰范围显著偏移，并且D-A差正好比单阶跃噪声触发水平“trig”高一半，所以该边沿检测作为有效的被接受。 
本领域的普通技术人员将清楚，多数所测试的边沿之前和之后的局部最小值和最大值可以以模拟方式使用，以验证峰-峰噪声带实际上在所测试的边沿漂移。还将清楚，本发明的方法不依赖于任何固定的时间段，并且因此像SDD的情况那样动态响应于其上升时间大幅变动的边沿。 
行351存储边沿的时间戳(从图1中的快堆积逻辑块105或慢堆积逻辑块106产生“E”信号)。行352保持正行进的累积高度。行353设置标志“clearneg”以进入图4B中的“清除负”状态411。该 行还可以位于“if not postrun”逻辑块内并且只每次转变执行一次。 
行354是处理负行进的逻辑的开始。尽管行358保持该负行进的高度，但是它不在当前使用。已经发现该D-A差检查足以检测有效边沿。 
行355-357检测局部最大值的出现并且保持当前(点C)和先前(点A)的最大值。行359设置标志“clearpos”以强行进入“清除正”状态410，但是在“if not negrun”块内进行该功能是等效的。 
图4A中示出的状态由行360-417来处理。应该指出，Python编程语言中的“elif”语句使多个状态互不相容，所以条件被满足的从行360开始的“if...elif...elif”测试链中的第一个将被执行。因此，与图4中的时序过程相比，在图3A至图3D的代码中以相反的顺序呈现这些状态。 
行360-369示出当该系统处于图4的“向下”状态407时的处理。这是在返回到主循环前的最后的有效状态。它具有两个可能的退出路径：在连续上升期间直接检测堆积(“堆积”状态405)或者前进到“有效脉冲？”状态406中的随后脉冲有效性检查。 
在“向下”状态407中，行361测试当前的样本-样本差是否已经降到噪声触发水平“trig”以下。如果是，则前置放大器信号的变化率现在处于噪声带内，所以在行362-363中退出“向下”状态407，并且设置导致进入图4A中的“有效脉冲？”状态406的标志“xraydone”，该状态也是图4B中的“有效边沿？”状态412。 
行364进行临界检查，其确定是否检测到直接堆积。在图3A至图3D中提供的实施例中，一个重要特征是当前差“diff”必须超出先前差“lastdiff”噪声触发水平“trif”以上。如果该测试不是以“trig”为条件，那么可能如下将有效的X射线错误地识别为堆积。注意，SDD上升时间可以大幅变动，考虑相对慢的上升时间，其中三个连续的差在上升的中心附近并且具有类似的倾斜度。由于噪声在每个样本值上添加小的随机移位，所以中间的差可能相对于紧挨在前面的差和紧挨在后面的差略降，如果不要求连续的差超过噪声水平，则可能导致错 误的堆积信号。 
图7A和图7B示出来自SDD的两个实际波形图。水平轴的比例是每单位10nS(100Mhz ADC的采样时间)；编号是2.62毫秒的实际时间的256k样本的文件中的索引(时间戳)。垂直比例是ADC的最低有效位，对于ADC单位标注为“adu”。对于这两个图，垂直比例是每刻度100adu。 
图7A示出来自单个X射线的平滑但相对慢的上升，在SDD中其漂移路径比平均值长。加框区覆盖了7个样本或70nS。还要指出，在该加框区之前有大约30adu的峰-峰噪声偏移。如果设想在时间74440的数据点向上移位类似的30adu，那么这可能使样本74441和样本74440之间的差小于样本74440和74439之间或样本74442和74441之间的差，匹配堆积模式，但完全是由于噪声造成的。 
图7B示出被成功检测为堆积的噪声，尽管其总上升时间和幅度与图7A的有效脉冲很类似，意味着各X射线的上升时间必须相当短。中间加框区的倾斜度明显低于左下加框区的倾斜度，使得过程从图4中的“向上”状态404移动到“向下”状态407。然后，右上加框区的倾斜度从73adu/样本到142adu/样本(或者说69adu)的增加是图7A中所示的30adu样本-样本噪声波动的两倍以上，因此高度不类似于由于噪声造成的情况。现有技术的方法不能将这两个脉冲区分为一个是堆积而另一个是有效的。应该特别指出，图7B中的两个堆积X射线的中心(最大倾斜度的点)分开了50nS，小于图7A的总上升时间。 
图3C的行364至369处理存储堆积的时间戳或者从快堆积逻辑块105或慢堆积逻辑块106产生“P”信号以及将状态变量改回到“向上”状态404的内务操作(housekeeping)。 
图3C的行370-381负责“向上”状态404的处理。变量“maxdiff”保持在当前上升S形前置放大器边沿期间遇到的当前最大单样本差(瞬时倾斜度)。行371-373保持该最大值并使与该边沿相关联的时间戳保持指向该最大值。 
有两个可能的从“向上”状态404的退出路径，其中只有一个(下面描述的后者)与本发明相关。如果当前的倾斜度(单样本差)降到噪声触发水平一半以下，则行374-376退出到“有效脉冲？”状态406。不进行单阶跃堆积检查。设置如上文所述的“xraydone”标志，其意味着处于从“负”状态409到“正”状态408的下一次转换。进行结合图6A至图6C描述的D-A有效性检查。 
行377-379是实现本发明的一对测试中的另一部分(以及第二退出路径)。该测试部分确定状态何时从“向上”状态404改变到“向下”状态407。在该测试中，在上升期间遇到的单阶跃倾斜度从最大值的下降必须大于噪声触发“trig”。注意，行374暗示除非我们已经具有至少1.5倍于“trig”的最大差，否则不能到达该退出路径，而将采用(上文描述的)第一退出路径。到达“向下”状态407以及由此能够根据本发明实现检测堆积的可能性的唯一办法是首先满足该条件。确切的系数1.5不是关键的，但它在计算上方便。要点是如上所述只有相对高能量的X射线是这些测试的适当候选而没有错误肯定的风险。低能X射线可以呈现相同的模式但不是真的堆积。捕获图7A和图7B的波形的样品是Ni-Al合金。图7A中所示的X射线可以是接近7500eV的镍K-α；图7B中的两个X射线可以是接近1500eV的Ni K-α和铝K-α。 
行378和379处理从“向上”状态404到“向下”状态407的状态改变。如果没有一个退出路径条件被满足，则行380-381不作为，而当前的差不是新的最大值。 
行382是触发从“空闲”状态402进入到“向上”状态404的测试。必须满足两个条件。第一，当前的差必须超过噪声触发水平“trig”。第二，测试确保该对中较高的ADC样本超过先前的局部最大值。这不是必须的，但是通过消除对从负向噪声尖峰信号恢复的错误触发提高了性能。 
行383-385初始化“向上”状态404并将最大差设置为当前的差。特别指出的是，这意味着“maxdiff”可能不会低于其第一次使用之后 的噪声触发水平“trig”。 
行386-389触发“向上弱”状态403。如果正行进的累积高度(如本文中另外说明的)超过“bigtrig”，则这导致进入“向上”状态404，而不需要单阶跃差大于噪声触发“trig”。对本发明重要的行是行389，其将“maxdiff”复位为等于噪声触发“trig”。这防止“向上”状态404进入“向下”状态407，因此通过利用等于“trig”的“maxdiff”满足行371中的测试，可以根据本发明进行堆积检测(除非单阶跃差表现为超过“trig”)。这样，防止了本文中描述的连续行进实施例和单阶跃触发的实施例相互干扰。 
行390-400检测前置放大器101中复位的出现。这导致输出迅速下降，使得负单样本差超过触发水平“trig”的10倍。行391-393禁止复位期间和之后的特定时间段的处理。行394-400重新初始化状态变量。 
行404-414保持除了接近复位或检测到的边沿的特定时间段以外的ADC数据中的负单样本差的16输入运行和，作为类似于Mott的5,393,982号美国专利中教导的方法的动态估计噪声的手段。特别地，在没有复位和来自X射线的边沿的情况下，负偏移和正偏移在统计上是相等的，但是未检测到的非常低能量的X射线可能使正偏移的平均值向上偏置。 
行415和416并行通过从前置放大器101捕获的波形中的所有样本。在FPGA实施例中，不需要在文件段的开始和结束时处理边界条件，因为处理循环实时连续操作，只在加电时初始化。 
图8总结了用于SDD的具有典型脉冲对分辨时间和能量检测阈值的整个系统的预期堆积性能，如P.Lechner等在″Silicon drift detectorsfor high resolution room temperature X-ray spectroscopy″，Nucl.Instr.and Meth.1996；A 377，pp.346-351中描述的，其具有以下特征：(i)大约10平方毫米的有效面积，以及(ii)前置放大器101的第一场效应晶体管(FET)级通过光刻技术包含在传感器上。所引用的具体数字不是通用的，而是随着不同的检测器类型和配置变化的。然而，它们合理地代表了在检测器的小样本上测得的实际性能。
上面的波形迹线是来自前置放大器101的波形片段的理想化表示，其示出了几个堆积情况。最右边是非常低能量的X射线阶跃的扩展图。箭头示出各阶跃的位置。最大的阶跃是如图7B中所示的来自单个X射线的阶跃的上升时间范围内的紧密堆积，其只能由本发明的方法来检测。 
该波形迹线的下面依次是来自各堆积和边沿检测累积块的预期检测信号，这些逻辑块的脉冲对分辨时间和能量阈值具有预期的范围。峰检测滤波器107检测除了时间“S”处的尖峰信号以外的所有边沿，该尖峰信号被快堆积逻辑块105错误地报告，但因为峰检测滤波器107的输出不在阈值之上而被排除。对于200eV的最小可检测能量，对于非常低的能量的X射线的最佳分辨时间可能是大约350-400nS。如果需要更低的检测阈值，例如对于185eV的硼或者甚至109eV的铍，积分时间需要更长并且分辨时间会实质性增加。然而，它检测被所有其它逻辑块漏掉的最右处的非常低的能量的X射线。 
根据检测器的上升时间，快堆积逻辑块105具有50至100nS的最佳分辨时间。本中中描述的单阶跃方法在大约2.5keV能量以上有效，而本文中描述的连续行进方法可以达到大约600-900eV。它遗漏时间“L”处的低能X射线。 
与快堆积逻辑块105相同但是在滤波器平均器104中平均的数据上以更低有效速率操作的慢堆积106成功检测到1800eV处的中度低能X射线，但是具有大约两倍长的最佳分辨时间，80-200nS。其单阶跃方法可以检测低到仅2keV以下的X射线，并且其连续行进方法能够以良好的效率检测500eV的氧X射线。 
总的来说，根据所考虑的能量对，这些结果比使用现有技术的方法由现有系统展示出的分辨时间好大约2到5倍。 
[0137] 尽管以上描述和示出了本发明的优选实施例，但是应该理解，这些是本发明的例子并且不认为是限制性的。在不偏离本发明的精神或范围的情况下可以进行添加、删除、替换以及其它修改。因此，不认为本发明受上述说明限制，而只是由所附权利要求的范围限制。 

Claims (20)

1.一种从能量色散辐射光谱测量系统的前置放大器输出信号检测代表光子的边沿的方法，所述前置放大器输出信号的每个点具有与之相关联的幅度值，所述方法包括：
识别所述前置放大器输出信号的第一部分，其中所述第一部分中的每个部分具有带有第一极性的瞬时倾斜度；
识别所述前置放大器输出信号的紧挨在所述第一部分之后的第二部分，其中所述第二部分中的每个部分具有带有与所述第一极性相反的第二极性的瞬时倾斜度；
识别所述前置放大器输出信号的紧挨在所述第二部分之后的第三部分，其中所述第三部分中的每个部分具有带有所述第一极性的瞬时倾斜度；
确定和所述第二部分的终点相关联的幅度值与和所述第二部分的起点相关联的幅度值之间的第一差；
确定和所述第三部分的终点相关联的幅度值与和所述第一部分的起点相关联的幅度值之间的第二差；以及
如果(i)所述第一差超过预定阈值以及(ii)所述第二差超过所述预定阈值的预定比例，则确定边沿存在。
2.如权利要求1所述的方法，还包括产生所述前置放大器输出信号的数字形式，所述前置放大器输出信号的数字形式包括各自具有一个数字值的多个连续的数字样本；
其中所述第一部分包括所述连续的数字样本中的一个或多个第一对，其中每个第一对中的数字样本的数字值之间的差代表对瞬时倾斜度的数字估计，并且其中所述识别所述第一部分包括确定每个第一对中的数字样本的数字值之间的差具有所述第一极性；
其中所述第二部分包括所述连续的数字样本中的一个或多个第二对，其中每个第二对中的数字样本的数字值之间的差代表对瞬时倾斜度的数字估计，并且其中所述识别所述第二部分包括确定每个第二对中的数字样本的数字值之间的差具有所述第二极性；以及
其中所述第三部分包括所述连续的数字样本中的一个或多个第三对，其中每个第三对中的数字样本的数字值之间的差代表对瞬时倾斜度的数字估计，并且其中所述识别所述第三部分包括确定每个第三对中的数字样本的数字值之间的差具有所述第一极性。
3.如权利要求1所述的方法，还包括产生所述前置放大器输出信号的数字形式，所述前置放大器输出信号的数字形式包括各自具有一个数字值的多个连续的数字样本，其中与所述第二部分的所述终点相关联的幅度值包括所述数字样本中的第一个数字样本的数字值；其中与所述第二部分的起点相关联的幅度值包括所述数字样本中的第二个数字样本的数字值；其中与所述第三部分的终点相关联的幅度值包括所述数字样本中的第三个数字样本的数字值；并且其中与所述第一部分的起点相关联的幅度值包括所述数字样本中的第四个数字样本的数字值。
4.如权利要求1所述的方法，其中所述第一极性为正，而所述第二极性为负。
5.如权利要求1所述的方法，其中所述比例为0.5。
6.如权利要求1所述的方法，其中所述能量色散辐射光谱测量系统是X射线光谱测量系统。
7.如权利要求1所述的方法，其中所述能量色散辐射光谱测量系统是伽马射线光谱测量系统。
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述能量色散辐射光谱测量系统包括峰检测滤波器，该峰检测滤波器适于响应于由所述前置放大器输出信号和高于阈值信号指示的光子而产生一个或多个脉冲，而所述一个或多个脉冲中的任何一个都高于所述峰检测滤波器的最小可检测阈值能量，所述方法包括响应于所述确定出边沿存在而产生边沿信号，接收所述边沿信号，确定是否接收到所述边沿信号和第二边沿信号同时也接收到所述高于阈值信号，以及如果确定接收到所述边沿信号和所述第二边沿信号同时也接收到所述高于阈值信号，则宣布有效堆积。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述能量色散辐射光谱测量系统包括峰检测滤波器，该峰检测滤波器适于响应于由所述前置放大器输出信号和高于阈值信号指示的光子而产生一个或多个脉冲，而所述一个或多个脉冲中的任何一个都高于所述峰检测滤波器的最小可检测阈值能量，所述方法包括响应于确定出堆积已经出现，而产生边沿信号，接收所述边沿信号，确定是否接收到所述边沿信号同时也接收到所述高于阈值信号，以及如果确定接收到所述边沿信号同时还未接收到所述高于阈值信号，则忽略所述边沿信号。
10.一种用于能量色散辐射光谱测量系统中的脉冲处理器，所述脉冲处理器被配置成通过以下操作从所述能量色散辐射光谱测量系统的前置放大器输出信号检测代表光子的边沿：
识别所述前置放大器输出信号的第一部分，其中所述第一部分中的每个部分具有带有第一极性的瞬时倾斜度；
识别所述前置放大器输出信号的紧挨在所述第一部分之后的第二部分，其中所述第二部分中的每个部分具有带有与所述第一极性相反的第二极性的瞬时倾斜度；
识别所述前置放大器输出信号的紧挨在所述第二部分之后的第三部分，其中所述第三部分中的每个部分具有带有所述第一极性的瞬时倾斜度；
确定和所述第二部分的终点相关联的幅度值与和所述第二部分的起点相关联的幅度值之间的第一差；
确定和所述第三部分的终点相关联的幅度值与和所述第一部分的起点相关联的幅度值之间的第二差；以及
如果(i)所述第一差超过预定阈值以及(ii)所述第二差超过所述预定阈值的预定比例，则确定边沿存在。
11.一种能量色散辐射光谱测量系统，包括：
检测器，其用于将进入的光子转换为包括电流脉冲的输出；
前置放大器，其用于将所述检测器的输出转换为包括电压信号的前置放大器输出信号；以及
脉冲处理器，其适于通过以下操作从所述前置放大器输出信号检测代表光子的边沿：
识别所述前置放大器输出信号的第一部分，其中所述第一部分中的每个部分具有带有第一极性的瞬时倾斜度；
识别所述前置放大器输出信号的紧挨在所述第一部分之后的第二部分，其中所述第二部分中的每个部分具有带有与所述第一极性相反的第二极性的瞬时倾斜度；
识别所述前置放大器输出信号的紧挨在所述第二部分之后的第三部分，其中所述第三部分中的每个部分具有带有所述第一极性的瞬时倾斜度；
确定和所述第二部分的终点相关联的幅度值与和所述第二部分的起点相关联的幅度值之间的第一差；
确定和所述第三部分的终点相关联的幅度值与和所述第一部分的起点相关联的幅度值之间的第二差；以及
如果(i)所述第一差超过预定阈值以及(ii)所述第二差超过所述预定阈值的预定比例，则确定边沿存在。
12.如权利要求11所述的能量色散辐射光谱测量系统，其中所述脉冲处理器适于产生所述前置放大器输出信号的数字形式，所述前置放大器输出信号的数字形式包括各自具有一个数字值的多个连续的数字样本；
其中所述第一部分包括所述连续的数字样本中的一个或多个第一对，其中每个第一对中的数字样本的数字值之间的差代表对瞬时倾斜度的数字估计，并且其中所述识别所述第一部分包括确定每个第一对中的数字样本的数字值之间的差具有所述第一极性；
其中所述第二部分包括所述连续的数字样本中的一个或多个第二对，并且其中每个第二对中的数字样本的数字值之间的差代表对瞬时倾斜度的数字估计，其中所述识别所述第二部分包括确定每个第二对中的数字样本的数字值之间的差具有所述第二极性；以及
其中所述第三部分包括所述连续的数字样本中的一个或多个第三对，其中每个第三对中的数字样本的数字值之间的差代表对瞬时倾斜度的数字估计，并且其中所述识别所述第三部分包括确定每个第三对中的数字样本的数字值之间的差具有所述第一极性。
13.如权利要求11所述的能量色散辐射光谱测量系统，所述脉冲处理器适于产生所述前置放大器输出信号的数字形式，所述前置放大器输出信号的数字形式包括各自具有一个数字值的多个连续的数字样本，其中与所述第二部分的所述终点相关联的幅度值包括所述数字样本中的第一个数字样本的数字值；其中与所述第二部分的起点相关联的幅度值包括所述数字样本中的第二个数字样本的数字值；其中与所述第三部分的终点相关联的幅度值包括所述数字样本中的第三个数字样本的数字值；并且其中与所述第一部分的起点相关联的幅度值包括所述数字样本中的第四个数字样本的数字值。
14.如权利要求11所述的能量色散辐射光谱测量系统，其中所述第一极性为正，而所述第二极性为负。
15.如权利要求11所述的能量色散辐射光谱测量系统，其中所述比例为0.5。
16.如权利要求11所述的能量色散辐射光谱测量系统，其中所述能量色散辐射光谱测量系统是X射线光谱测量系统。
17.如权利要求11所述的能量色散辐射光谱测量系统，其中所述能量色散辐射光谱测量系统是伽马射线光谱测量系统。
18.根据权利要求11所述的能量色散辐射光谱测量系统，其中所述脉冲处理器包括峰检测滤波器，该峰检测滤波器适于响应于由所述前置放大器输出信号和高于阈值信号指示的光子而产生一个或多个脉冲，而所述一个或多个脉冲中的任何一个都高于所述峰检测滤波器的最小可检测阈值能量，并且其中所述脉冲处理器适于响应于所述确定出边沿存在而产生边沿信号，接收所述边沿信号，确定是否接收到所述边沿信号和第二边沿信号同时也接收到所述高于阈值信号，以及如果确定接收到所述边沿信号和所述第二边沿信号同时也接收到所述高于阈值信号，则宣布有效堆积。
19.根据权利要求11所述的能量色散辐射光谱测量系统，其中所述脉冲处理器包括峰检测滤波器，该峰检测滤波器适于响应于由所述前置放大器输出信号和高于阈值信号指示的光子而产生一个或多个脉冲，而所述一个或多个脉冲中的任何一个都高于所述峰检测滤波器的最小可检测阈值能量，并且其中所述脉冲处理器适于响应于确定出堆积已经出现，而产生边沿信号，接收所述边沿信号，确定是否接收到所述边沿信号同时也接收到所述高于阈值信号，以及如果确定接收到所述边沿信号同时还未接收到所述高于阈值信号，则忽略所述边沿信号。
20.一种能量色散辐射光谱测量系统，包括：
检测器，其用于将进入的光子转换为包括电流脉冲的输出；
前置放大器，其用于将所述检测器的输出转换为包括电压信号的前置放大器输出信号；以及
脉冲处理器，其适于：
通过将所述前置放大器输出信号转换为多个连续的数字样本而产生所述前置放大器输出信号的第一数字形式；
通过将多组连续的数字样本相加以产生多条合计数据从而产生所述前置放大器输出信号的第二数字形式，所述第二数字形式包括所述多条合计数据；
使用所述第一数字形式识别所述前置放大器输出信号的第一部分，其中所述第一部分中的每个部分具有带有第一极性的瞬时倾斜度；
使用所述第一数字形式识别所述前置放大器输出信号的紧挨在所述第一部分之后的第二部分，其中所述第二部分中的每个部分具有带有与所述第一极性相反的第二极性的瞬时倾斜度；
使用所述第一数字形式识别所述前置放大器输出信号的紧挨在所述第二部分之后的第三部分，其中所述第三部分中的每个部分具有带有所述第一极性的瞬时倾斜度；
使用所述第一数字形式确定和所述第二部分的终点相关联的幅度值与和所述第二部分的起点相关联的幅度值之间的第一差；
使用所述第一数字形式确定和所述第三部分的终点相关联的幅度值与和所述第一部分的起点相关联的幅度值之间的第二差；
使用所述第一数字形式在(i)所述第一差超过预定阈值以及(ii)所述第二差超过所述预定阈值的预定比例的情况下，确定边沿存在；
使用所述第二数字形式识别所述前置放大器输出信号的第一部分，其中所述第一部分中的每个部分具有带有第一极性的瞬时倾斜度；
使用所述第二数字形式识别所述前置放大器输出信号的紧挨在所述第一部分之后的第二部分，其中所述第二部分中的每个部分具有带有与所述第一极性相反的第二极性的瞬时倾斜度；
使用所述第二数字形式识别所述前置放大器输出信号的紧挨在所述第二部分之后的第三部分，其中所述第三部分中的每个部分具有带有所述第一极性的瞬时倾斜度；
使用所述第二数字形式确定和所述第二部分的终点相关联的幅度值与和所述第二部分的起点相关联的幅度值之间的第一差；
使用所述第二数字形式确定和所述第三部分的终点相关联的幅度值与和所述第一部分的起点相关联的幅度值之间的第二差；以及
使用所述第二数字形式在(i)所述第一差超过预定阈值以及(ii)所述第二差超过所述预定阈值的预定比例的情况下，确定边沿存在。
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