CN112596097B - 一种基于权冲激函数的核信号前端处理系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及核信号处理技术领域，具体涉及一种基于权冲激函数的核信号前端处理系统。系统包括核信号探测器模块、模拟前端放大模块、ADC模块，还包括数字成形模块、峰值探测模块和直方图发生器模块，核信号依次通过核信号探测器模块、模拟前端放大模块和ADC模块得到数字核信号，数字成形模块根据权值冲击函数，将数字核信号进行处理，得到权值冲击输出信号；峰值探测模块用于探测出权值冲击输出信号的峰值；直方图发生器模块根据权值冲击输出信号和峰值，完成数字信号的成形。通过移位相减，产生峰值冲击脉冲，可以完成任意成型。该方法简单、可在通用FPGA上实现，降低了算法复杂度。

Description

一种基于权冲激函数的核信号前端处理系统

技术领域

本发明涉及核信号处理技术，具体涉及一种基于权冲激函数的核信号前端处理系统。

背景技术

近年来，核能谱系统的性能受到了极大的提高，源于先前物理层面的模拟电子组件正组件正在被现代数字系统取代，甚至很多先前模拟组件无法克服的问题，如弹道亏算在模拟系统中是无法克服问题，但在数字系统中可以通过合适的算法实现。在数字化谱仪当中，探测器组件(包含前置放大器)的输出信号可以直接被数字化，通过适当的脉冲处理技术(DPP，Digital Pulse Pulse,此提法源自意大利核物理领域。美国称之为DSP，DigitalSignal Processing此提法源自通信领域，其实质研究差分方程(或对应的Z变换))可实现如基线校正，脉冲成型和堆积校正等工作，这在数字硬件系统中仅需对相关脉冲处理算法(DPP Algorithm)进行研究，实现硬件的软件化操作，这也是未来整个电子系统的趋势，谱仪数字化也在其中。在这种趋势中，脉冲处理算法起到很重要的作用。其中最重要的一种算法就是脉冲成型算法的研究，如何研究简单高效的算法，如何优化已经有的算法，是数字化谱仪中的永恒的问题。

作为最接近的现有技术，发明专利《一种改进型核信号梯形脉冲成形方法和装置》(CN107193036B)公开了一种改进型核信号梯形脉冲成方法和装置，其能够改善核信号梯形脉冲成形中的信号堆积问题，提高能谱测量的准确度和能量分辨率。该装置包括：延时单元、第一离散滤波器、第二离散滤波器、增益单元、以及差分器；其中，所述延时单元用于根据延时因数对探测器输出信号滋行延时处理，获取延时信号，所述离散滤波器用于根据离散滤波因数对延时信号进行离散滤波处理，获取离散滤波信号；所述增益单元用于根据增益因数对离散滤波信号进行增益补偿，获取补偿信号；所述差分都用于根据差分因数对补偿信号进行差分处理，获取梯形脉冲信号。上述方法仍然是改善核信号的堆积问题，从而提高能谱测量的准确度和能量分辨率，并不能从根本上避免信号堆积。

发明内容

本发明的目的在于，从根本上改变了核信号成形的方法，不再采用核信号梯形脉冲成形方法，通过对核电子学前端输出信号离散化后，借助信号本身特点，通过移位相减，产生峰值冲激脉冲，完成信号的任意成形。提出了一种基于权冲激函数的核信号前端处理系统。

为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：

一种基于权冲激函数的核信号前端处理系统，包括核信号探测器模块、模拟前端放大模块和ADC模块，还包括数字成形模块、峰值探测模块和直方图发生器模块，

核信号依次通过核信号探测器模块、模拟前端放大模块和ADC模块，得到数字核信号，

数字成形模块根据权值冲激函数，将数字核信号进行处理，得到权值冲激输出信号；

峰值探测模块用于探测出权值冲激输出信号的峰值；

直方图发生器模块根据权值冲激输出信号和峰值，完成数字信号的成形。

作为本发明的优选方案，当数字核信号为单指数下降型信号时，权值冲激函数在Z域的表达式为：

H_w(z)＝1-dz^-1

其中，H_w(z)是当数字核信号为单指数下降型信号时，Z域中权值冲激函数的传递函数，

T_s是采样周期，τ是时间常数，dz^-1表示对d延迟一个单位。

作为本发明的优选方案，当数字核信号为单指数下降型信号时，权值冲激函数在时域的表达式为：

h_w(n)＝δ(n)-dδ(n-1)

其中，h_w(n)是当数字核信号为单指数下降型信号时，时域中权值冲激函数的传递函数，δ(n)是冲激函数，dδ(n-1)的定义是系数

乘以冲激函数右移一个单位δ(n-1)，n表示时刻，T_s表示采样周期，τ表示时间常数。

作为本发明的优选方案，当数字核信号为双指数下降型信号时，权值冲激函数在Z域的表达式为：

H_w(z)＝g(n_peak)(1-d_az^-1)(1-d_bz^-1)

其中，H_w(z)是当数字核信号为双指数下降型信号时，Z域中权值冲激函数的传递函数，g(n_peak)表示峰值，且出现在n_peak时刻，d_az^-1是

乘以z^-1，表示对d_a延迟一个单位，d_bz^-1是

乘以Z^-1，表示对d_b延迟一个单位。

作为本发明的优选方案，当数字核信号为双指数下降型信号时，权值冲激函数在时域的表达式为：

h(n)＝g(n_peak)(δ(n)-(d_a+d_b)δ(n-1)+d_ad_bδ(n-2))

其中，h(n)是当数字核信号为双指数下降型信号时，时域中权值冲激函数的传递函数，δ(n)是冲激函数，

f_s是采样频率，τ_a和τ_b分别是双指数下降型信号中两个指数下降型信号的时间常数。

与现有技术相比，本发明的有益效果：

本发明的系统中采用了一种可以应用到谱仪技术中的新的脉冲成型算法，该系统通过对核电子学前端输出信号离散化后，借助信号本身特点，通过移位相减，产生峰值冲激脉冲，可以完成信号的任意成型，并且信号成形过程中采用的传递函数简单，简化了原有方法的传递函数。该方法简单、可在通用FPGA上实现，降低了算法复杂度，达到了比现有技术更优的效果。

附图说明

图1为本发明实施例1中的抽象模拟预成型输出数字化原理框图；

图2为本发明实施例1中的一种基于权冲激函数的核信号前端处理系统框图；

图3为本发明实施例1中基于权值冲激函数算法的原理框图；

图4为本发明实施例1中

数值模拟图；

图5为本发明实施例1中单指数下降型信号相应的权冲激响应图；

图6为本发明实施例1中双指数下降型信号相应的权冲激响应图；

图7为本发明实施例2中基于权值冲激函数算法输出结果一；

图8为本发明实施例2中基于权值冲激函数算法输出结果二；

图9为本发明实施例2中基于权值冲激函数算法输出结果三；

图10为本发明实施例2中基于权值冲激函数算法输出结果四；

图11为本发明实施例3中SNR＝30dB的单个指数下降型信号；

图12为本发明实施例3中SNR＝30dB的指数下降型信号经MCA处理后能谱；

图13为本发明实施例3中SNR＝35dB的单个指数下降型信号；

图14为本发明实施例3中SNR＝35dB的指数下降型信号经MCA处理后能谱；

图15为本发明实施例3中SNR＝40dB的单个指数下降型信号；

图16为本发明实施例3中SNR＝40dB的指数下降型信号经MCA处理后能谱；

图17为本发明实施例3中SNR＝30dB的单个权冲激函数产生输出信号；

图18为本发明实施例3中SNR＝30dB的权冲激函数产生输出信号的能谱；

图19为本发明实施例3中SNR＝35dB的单个权冲激函数产生输出信号；

图20为本发明实施例3中SNR＝35dB的权冲激函数产生输出信号的能谱；

图21为本发明实施例3中SNR＝40dB的单个权冲激函数产生输出信号；

图22为本发明实施例3中SNR＝40dB的权冲激函数产生输出信号的能谱；

图23为本发明实施例3中SNR＝10dB的单个权冲激函数产生输出信号；

图24为本发明实施例3中SNR＝10dB的权冲激函数产生输出信号的能谱；

图25为本发明实施例3中SNR＝10dB的单个指数下降型信号；

图26为本发明实施例3中SNR＝10dB的指数下降型信号经MCA处理后能谱。

具体实施方式

下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。

实施例1

经典数字化谱仪框图如图1所示。由6个基本模块组成，探测器模块、模拟前端模块、ADC模块(ADC,Analog to Digital Conversion)、DSP模块(DSP,Digital SignalProcessing)、DAQ模块(Data Acquisitio)、数据处理系统模块。其中前端电路有模拟电路模块完成探测器信号的初步放大和信号的预成型功能。模块ADC将预成型的模拟信号(通常认为是负指数衰减信号或者是负指数衰减信号的卷积)进行离散化。DSP模块负责各种算法的实施(如不同形状的成型，基线矫正，堆积处理等)，DAQ模块完成数据获取与处理，主要是与能谱有关的算法的功能。其中DSP及QAD的功能可以由MATLAB/SIMULINK软件进行仿真与处理，通过修改不同参数，达到优化算法的目的。

本发明提出了一种基于权冲激函数的核信号前端处理系统，其系统框图如图2所示，包括核信号探测器模块、模拟前端放大模块和ADC模块，还包括数字成形模块、峰值探测模块和直方图发生器模块。核信号依次通过核信号探测器模块、模拟前端放大模块和ADC模块，得到数字核信号，数字成形模块根据权值冲激函数，将数字核信号进行处理，得到权值冲激输出信号；峰值探测模块用于探测出权值冲激输出信号的峰值；直方图发生器模块根据权值冲激输出信号和峰值，完成数字信号的成形。

数字成形模块中基于权值冲激函数算法的原理框图如图3所示，基本原理如下：幅度为A的指数下降型信号，通过滤波器H_W(z)后，变成冲激信号其幅度也为A,再经过任意滤形状滤波器F_SHAPE(z)成型为需要的形状，这里F_SHAPE(z)可以通过任意形状滤波器的时域的Z变换获得，也可以是单独幅度为A的冲激信号输出。

详细推导过程如下：

2.1算法的数学推导

核信号前端输出通常可以等效成两种数学形式，一种是单指数下降型信号，另一种是两个指数下降型信号的卷积形式。

(1)单个指数下降型信号处理

在最优滤波器条件下，经过白化滤波器(CR滤波器)后，核电子学前置放大器的输出可以表示为：

这里A表示核信号输出的最大幅度。将公式公式(1)以周期为TS的信号进行采样，得到离散化时间序列f(n)，其所的对应的Z变换如下所示，公式(2)所示：

对其移动一个单位

公式(2)减去公式(3)有

这里，T_s采样周期，单位S，f_s采样频率，单位Hz，τ时间常数，单位S，

表1分别假设τ＝1us，2us,3us,4us，f_s＝20MHz，40MHz,60MHz对

的计算结果。

表1计算

结果

分析表1可知，这样的参数下计算结果接近于1。(1)采样频率一定，时间常数越大，结果越接近1。(2)时间常数一定，采样频率越高，结果越接近1，相应的

数值模拟图如图4所示。

对公式(4)进行修改得到公式(5)。

式中

公式(5)就是的权冲激函数，它说明存在一种传递函数H_w(z)，可以利用f(n)自身特点，转化成等权值冲激函数。公式(6)对应的权冲激函数如图5所示。

(2)双指数卷积情况

很多情况下核信号前端的输出可以是双指数卷积形式，其对应的Z变换如如公式(7)所示：

其中参数如下

这参数意义与公式(4)相同。令

通过公式(8)将公式(7)的信号变成等权值冲激信号。核信号处理过程中，我们最关心的是信号幅度的最大值。通过公式(9)取得最大值出现的时刻n_peak

最后得到权值冲激函数

结合表2可知(da+db)不会超过2，dadb不会超过1，所以冲激响应归一化(也就是令g(n_peak)＝1)波形如图6所示。

实施例2

采用一种基于权冲激函数的核信号前端处理系统进行实验测试的验证情况如下：

(1)理想情况下的仿真测试

理论上结果需要数值仿真形式进行处理，图7是利用MATLABE进行验证的基于权值冲激函数算法输出结果。理想情况指无噪声情况下的放着，输入信号是理想的指数下降型信号，或者两个指数信号的卷积形式。

如图7所示，仿真中依据表1选择参数τ＝1usf_s＝20MHz，计算得到

输出是一个较完美的冲激函数，幅度没有任何亏损。完美的实现了指数下降型信号转换成一个同幅度的单位冲激信号。

对如公式(7)所示的两个指数相卷积形式也可以处理，结果如图8所示，实现了由两个不同时间常数卷积形成的核信号，转换成等幅度的冲激信号。仿真中，选择参数τ_a＝1us,τ_b＝2usf_s＝20MHz。

(2)带噪声条件下的仿真测试

根据最优滤波器理论，经过白化滤波后的噪声已经是白噪声了，所以这里利用在白噪声下SNR＝20情况下测试结果。有色噪声也可以。对公式(6)进行测试。

如图9所示，仿真中依据表1选择参数τ＝1usf_s＝20MHz，计算得到

输入信噪比SNR＝20，输出是一个较完美的冲激函数，幅度没有任何亏损。

如图10所示，仿真中依据表1选择参数τ＝1usf_s＝20MHz，计算得到

输入信噪比SNR＝50，输出是一个较完美的冲激函数，幅度没有任何亏损。仿真表明该算法对信噪比(SNR)要求较高，才能达到较好的效果。

实施例3

采用一种基于权冲激函数的核信号前端处理系统进行实验测试，验证其中的权冲激算法对能谱的影响

基于权冲激函数的算法进行能谱处理方面的研究，这个过程需要(1)产生指数下降信号的时间序列，并且给定不同的信噪比。(2)调用权冲激函数对输入信号进行处理的到不同信噪比条件下输出信号的结果。(3)调用MCA算法对仅输出冲激信号处理得到相关能谱与基于指数信号形成的能谱进行比较，下面详细给出测试结果。

图11为SNR＝30dB的单个指数下降型信号；图12为SNR＝30dB的指数下降型信号经MCA处理后能谱；图13为SNR＝35dB的单个指数下降型信号；图14为SNR＝35dB的指数下降型信号经MCA处理后能谱；图15为SNR＝40dB的单个指数下降型信号；图16为SNR＝40dB的指数下降型信号经MCA处理后能谱。

对比图11到16可以看出不同信噪比得到的能谱不同，信噪比越大，噪声对低能段的能谱贡献越小，信噪比达到40dB时，噪声对能谱低端基本没有贡献，这里与主要与多道的宽设置、基线设置有关系。本次测试结果中，基线20个单位，道宽4个单位，信号最大值100个单位，时间常数1us，采样频率20MHz(对一个坐标轴50ns/格)，信号没有堆积。

图17为SNR＝30dB的单个权冲激函数产生输出信号；图18为SNR＝30dB的权冲激函数产生输出信号的能谱；图19为SNR＝35dB的单个权冲激函数产生输出信号；图20为SNR＝35dB的权冲激函数产生输出信号的能谱；图21为SNR＝40dB的单个权冲激函数产生输出信号；图22为SNR＝40dB的权冲激函数产生输出信号的能谱。

对比图17到22可以看出该算法使得不同信噪比得到对能谱的单能谱线基本相同，也就不会对低能段能谱有贡献。这里与主要与基线的设置有关系，相同基线设置，该算法得到的能谱优于直接处理的结果，这是由算法本身迭代方式决定的。本次测试结果中，基线20个单位，道宽4个单位，信号最大值100个单位，时间常数1us，采样频率20MHz(对一个坐标轴50ns/格)，信号没有堆积，与上面设置完全一样。

图23为SNR＝10dB的单个权冲激函数产生输出信号；图24为SNR＝10dB的权冲激函数产生输出信号的能谱；图25为SNR＝10dB的单个指数下降型信号；图26为SNR＝10dB的指数下降型信号经MCA处理后能谱。

对比图23到26可以看出，在信噪比较差(恶略)的情况下，该算法的优势比较明显，从图24中看到，在25道处是峰值顶峰出现的道址，十分完美，凸显该算法的优势。而基于单个的指数下降型信号得到的谱，存在严重问题，特别是低能端，基本无法分别峰值，同时还似乎出现一个假峰。与上面讨论信噪比较好的情况，唯一不同是基线不同，本次基线设置为60个单位。这种优势由算法本身迭代方式决定的。本次测试结果中，道宽4个单位，信号最大值100个单位，时间常数1us，采样频率20MHz(对一个坐标轴50ns/格)，信号没有堆积，与上面设置完全一样。同时应该指出，由于算法本身结构优势，在相同信噪比条件下大的时间常数效果更好，MAC程序设计中，基线可以设计的更低。

权值冲激函数的算法中，不论是对单个指数信号还是对于两个指数卷积信号，其对应的输出信号都是等权值冲激输出，这样后面可以根据需要任意成形。但根据目前的技术水平，也可以对单个冲冲激函数进行处理(相当于内存一个地址的数据)，对其进行幅度统计处理，得到微分谱。这样可以做的好处有以下几点：

提高MAC程序的效率。传统MAC处理的数据都是对一个完整的波形进行处理，这样处理的数据就很多，处理时间提高47倍。

简化MAC程序复杂度。传统MAC处理的数据需要对脉冲的基线、上升沿、平顶、下降沿进行逐个判断，再进行幅度统计分布处理，得到微分谱。调用基于权值冲激函数的算法后，仅需对基线进行判断，再进行幅度统计分布处理，简化MAC程序的复杂性。总之，效率的提高，复杂度的简化，理论上会减少运算过程累积误差。

实施例1-3中对基于权值冲激函数的脉冲成型算法进行了详细推导，分别给出指数下降型函数、两个指数卷积对应转成冲激函数的冲激响应，并对该算法进行了仿真，仿真结果表明理论推导完全正确，理论上解决了任意波形的任意成型问题。同时给出了在不同信噪比条件下，该算法的对能谱响应情况，仿真表明：信噪比为20dB时，该算法与单指数下降算法相比较有很大优势。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于权冲激函数的核信号前端处理系统，包括核信号探测器模块、模拟前端放大模块和ADC模块，其特征在于，还包括数字成形模块、峰值探测模块和直方图发生器模块，

核信号依次通过所述核信号探测器模块、模拟前端放大模块和ADC模块，得到数字核信号，

所述数字成形模块根据权值冲激函数，将所述数字核信号进行处理，得到权值冲激输出信号；

所述峰值探测模块用于探测出所述权值冲激输出信号的峰值；

所述直方图发生器模块根据所述权值冲激输出信号和所述峰值，完成数字信号的成形；

冲激当所述数字核信号为单指数下降型信号时，所述权值冲激函数在Z域的表达式为：

H_w(z)＝1-dz^-1

其中，H_w(z)是当所述数字核信号为单指数下降型信号时，Z域中权值冲激函数的传递函数，

T_s是采样周期，τ是时间常数，dz^-1表示对d延迟一个单位；

冲激所述权值冲激函数在时域的表达式为：

h_w(n)＝δ(n)-dδ(n-1)

其中，h_w(n)是当所述数字核信号为单指数下降型信号时，时域中权值冲激函数的传递函数，δ(n)是冲激函数，dδ(n-1)的定义是系数

乘以冲激函数右移一个单位δ(n-1)，n表示时刻，T_s表示采样周期，τ表示时间常数；

冲激当所述数字核信号为双指数下降型信号时，所述权值冲激函数在Z域的表达式为：

H_w(z)＝g(n_peak)(1-d_az^-1)(1-d_bz^-1)

其中，H_w(z)是当数字核信号为双指数下降型信号时，Z域中权值冲激函数的传递函数，g(n_peak)表示峰值，且出现在n_peak时刻，d_az^-1是

乘以z^-1，表示对d_a延迟一个单位，d_bz^-1是

乘以Z^-1，表示对d_b延迟一个单位；

冲激当所述数字核信号为双指数下降型信号时，所述权值冲激函数在时域的表达式为：

h(n)＝g(n_peak)(δ(n)-(d_a+d_b)δ(n-1)+d_ad_bδ(n-2))

其中，h(n)是当数字核信号为双指数下降型信号时，时域中权值冲激函数的传递函数，δ(n)是冲激函数，

f_s是采样频率，τ_a和τ_b分别是双指数下降型信号中两个指数下降型信号的时间常数。

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