CN111007559A - 一种基于Hilbert-Huang变换的γ能谱平滑方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于Hilbert‑Huang变换的γ能谱平滑方法，所述方法包括：(1)对输入的测量谱进行极点对称模态分解，生成本征模函数；(2)计算在本征模函数之间偏差的L2范数最小的模态阶数；(3)根据所述阶数，将其对应的剩余谱作为最终的平滑结果。本发明提供的一种基于Hilbert‑Huang变换的γ能谱平滑方法，不给定滤波参数以及基函数情况下，经过极点对称末态分解方法，生成自适应的本征模态函数；再结合实现给定的分解停止准则可得到平滑的γ能谱。
Description
技术领域
本发明属于电离辐射测量技术领域，具体涉及一种基于Hilbert-Huang变换的γ能谱平滑方法。
背景技术
基于中低能量分辨率γ谱仪的辐射测量技术不仅可运用于核安保在线监测、流出物在线监测和环境γ(包括水体)在线监测系统，亦可用于在役核设施工艺在线监测。在这些在线监测中，测量能谱数据的统计涨落一般会比较高。中低能量分辨率γ能谱数据处理的传统方法能谱数据处理，一般包括对能谱的平滑、寻峰或峰区域的确定，能谱的反卷(根据所选用的不同探测器响应矩阵，可以有不同的反卷途径)等步骤。
其中，能谱的平滑方法包括最小二乘移动平滑，信号处理中应用较多的Fourier变换和小波变换法，基于B-样条的拟合方法，基于统计显著度分析的自适应滤波方法等等。其中最小二乘移动平滑算法要事先确定平滑的窗宽度；FFT算法中也要事先确定频域中通过频率和截止频率值；在小波变换(非小波包变换)中也要事先确定小波基函数和分解层数以及系数筛选规则；基于B-样条算法则根据逼近误差的相对变化量最小的原则确定拟合阶数；基于统计显著度分析的自适应滤波方法则是通过统计显著度分析(在每一道计数独立服从正态分的假设条件下，可采用χ2检验)，确定需要平滑的区域(统计涨落显著区域)，之后对所需平滑区域进行多项式拟合。这些方法中，都包含一些人为确定的参数或一些假设条件，同时在分解系数的筛选规则一般都是整体的而非局部的。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的是提供一种基于Hilbert-Huang变换的γ能谱平滑方法，不给定滤波参数以及基函数情况下，经过极点对称末态分解方法，生成自适应的本征模态函数；再结合实现给定的分解停止准则可得到平滑的γ能谱。
为达到以上目的，本发明采用的技术方案是：一种基于Hilbert-Huang变换的γ能谱平滑方法，所述方法包括以下步骤：
(1)对输入的测量谱进行极点对称模态分解，生成本征模函数；
(2)计算在本征模函数之间偏差的L2范数最小的模态阶数；
(3)根据所述阶数，将其对应的剩余谱作为最终的平滑结果。
进一步的，步骤(1)中极点对称模态分解采用“包络线对称”规则，具体包括：
1.1对所述测量谱x(t)的极大值和极小值分别进行样条插值；
1.2对上、下包络线取平均得到中值曲线m1(t)，然后从原始信号中减掉中值曲线得到剩余信号h1(t)＝x(t)-m1(t)；
1.3对h1(t)重复步骤1.1-1.2，得中值曲线m2(t)和剩余信号h2(t)＝h1(t)-m2(t)；
1.4重复步骤1.1-1.2至两条包络线满足达到非常好的对称性，即经过p次这样的筛选之后，当满足
时，将hp(t)视为第一本征模态函数，记为c1(t)，
其中，ε为预设阈值，k为离散信号数据编号；
1.5从所述测量谱x(t)中减掉第一本征模态c1(t)并对剩余信号重复步骤1.1-1.4，以此分别获得第二本征模态c2(t)，第三本征模态c3(t)，…，第m本征模态cm(t)，当最后的剩余量rm(t)最多只包含一个极值点时，停止循环。
进一步的，步骤(2)中采用的公式具体为：
本发明的效果在于，本发明所述方法在不给定滤波参数以及基函数情况下，经过极点对称末态分解方法，生成自适应的本征模态函数；再结合实现给定的分解停止准则可得到平滑的γ能谱。该方法快速高效，既用基于中低能量分辨率γ谱仪的核安保监测、流出物在线监测、环境γ(包括水体)在线监测系统，亦可用于在役核设施工艺在线监测中。
附图说明
图1为本发明所述基于Hilbert-Huang变换的γ能谱平滑方法的流程示意图；
图2为相邻本征模态之间偏差的L2范数一实施例示意图；
图3为第四阶本征模态分解一实施例示意图；
图4为测量谱、平滑谱、本征模态函数以及长时间累积的时间平均谱的频谱特性示意图。
具体实施方式
为使本发明解决的技术问题、采用的技术方案和达到的技术效果更加清楚，下面将结合附图对本发明实施例的技术方案作进一步的详细描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，均属于本发明保护的范围。
本发明提供一种基于Hilbert-Huang变换的γ能谱平滑方法，参阅图1，所述方法包括以下步骤：
(1)对输入的测量谱进行极点对称模态分解(ESMD：Extreme-point SymmetricMode Decomposition)，生成本征模函数(IMF：Intrinsic Mode Function)。
中极点对称模态分解采用“包络线对称”规则，具体包括：
1.1对所述测量谱x(t)的极大值和极小值分别进行样条插值；
1.2对上、下包络线取平均得到中值曲线m1(t)，然后从原始信号中减掉中值曲线得到剩余信号h1(t)＝x(t)-m1(t)；
1.3对h1(t)重复步骤1.1-1.2，得中值曲线m2(t)和剩余信号h2(t)＝h1(t)-m2(t)；
1.4重复步骤1.1-1.2至两条包络线满足达到非常好的对称性，即经过p次这样的筛选之后，当满足
时，将hp(t)视为第一本征模态函数，记为c1(t)，
其中，ε为预设阈值，k为离散信号数据编号；
1.5从所述测量谱x(t)中减掉第一本征模态c1(t)并对剩余信号重复步骤1.1-1.4，以此分别获得第二本征模态c2(t)，第三本征模态c3(t)，…，第m本征模态cm(t)，当最后的剩余量rm(t)最多只包含一个极值点时，停止循环。
(2)计算在本征模函数之间偏差的L2范数最小的模态阶数。
计算公式具体为：
(3)根据所述阶数，将其对应的剩余谱作为最终的平滑结果。
下面以实验室3英寸NaI谱仪测量的高统计涨落测量谱为例进行说明。
第一步通过对测量谱进行对称模态分解，生成共10个本征模态函数。参阅图3第一个子图measured data，测量能谱为2048道的离散数据。对其采用上述的极点模态分解算法，生成10各本征模函数。具体的，计算过程中ε取值为0.04。参阅图3第二IMF1到第五个子图IMF4，为生成的本征模函数中第一个到第四个本征模函数，剩余的本征模函数图中未示出。
第二步计算上述10个本征模函数之间偏差的L2范数最小的模态阶数。计算结果如图2所示，通过计算确定相邻本征模态之间偏差的L2范数最小的模态阶数为4。
第三步将第4本征模态所对应的剩余谱作为平滑谱。结果如图3所示。其中，第一个子图measured data为测量谱，第二IMF1到第五个子图IMF4分别为第一到第四本征模态，第六个子图smoothed data为第四个本征模态所对应的剩余谱，即平滑谱。
为了从频域中刻画平滑结果，分别对测量谱、平滑谱、时间平均(在相同测量条件下，与测量谱相同测量时间的160个谱的平均)，进行Fourier变换，并计算了其幅度频谱，结果如图4所示。从图4中可看出在中高频部分，由测量谱e、时间平均谱g、平滑谱f具有一致的收敛特性。
区别于现有技术，本发明提供的一种基于Hilbert-Huang变换的γ能谱平滑方法，在不给定滤波参数以及基函数情况下，经过极点对称末态分解方法，生成自适应的本征模态函数；再结合实现给定的分解停止准则可得到平滑的γ能谱。该方法快速高效，既用基于中低能量分辨率γ谱仪的核安保监测、流出物在线监测、环境γ(包括水体)在线监测系统，亦可用于在役核设施工艺在线监测中。
本领域技术人员应该明白，本发明所述的方法并不限于具体实施方式中所述的实施例，上面的具体描述只是为了解释本发明的目的，并非用于限制本发明。本领域技术人员根据本发明的技术方案得出其他的实施方式，同样属于本发明的技术创新范围，本发明的保护范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (3)
1.一种基于Hilbert-Huang变换的γ能谱平滑方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
(1)对输入的测量谱进行极点对称模态分解，生成本征模函数；
(2)计算在本征模函数之间偏差的L2范数最小的模态阶数；
(3)根据所述阶数，将其对应的剩余谱作为最终的平滑结果。
2.根据权利要求要求1所述的一种基于Hilbert-Huang变换的γ能谱平滑方法，其特征在于，步骤(1)中极点对称模态分解采用“包络线对称”规则，具体包括：
1.1对所述测量谱x(t)的极大值和极小值分别进行样条插值；
1.2对上、下包络线取平均得到中值曲线m1(t)，然后从原始信号中减掉中值曲线得到剩余信号h1(t)＝x(t)-m1(t)；
1.3对h1(t)重复步骤1.1-1.2，得中值曲线m2(t)和剩余信号h2(t)＝h1(t)-m2(t)；
1.4重复步骤1.1-1.2至两条包络线满足达到非常好的对称性，即经过p次这样的筛选之后，当满足
时，将hp(t)视为第一本征模态函数，记为c1(t)，
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3.根据权利要求要求2所述的一种基于Hilbert-Huang变换的γ能谱平滑方法，其特征在于，步骤(2)中采用的公式具体为：
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| GR01 | Patent grant | ||
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