KR102347023B1 - 데이터에서의 신호들을 분해하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
검출기 출력 데이터에서의 개별 신호들을 분해하기 위한 방법 및 장치가 설명된다. 하나의 진보적인 양상은, 스텝형 데이터 또는 비-스텝형 데이터일 수 있는 검출기 출력 데이터를 수신하고; 검출기 출력 데이터가 비-스텝형 데이터로서 수신되는 스텝형 데이터를 생산하기 위해 검출기 출력 데이터를 변환하고; 스텝형 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 적어도 하나의 신호를 검출하고; 신호와 관련된 파라미터를 추정하도록- 파라미터를 추정하는 것이 바람직하게는 신호 에너지 또는 신호와 관련된 신호 도달 시간을 추정하는 것을 포함할 수 있음 - 구성되는 처리 회로를 포함한다.
Description
본 발명은 일반적으로, -특별히 배타적인 것은 아니지만- 펄스 누적에 의해 영향을 받은 데이터를, 방사선 검출기로부터, 복구하기 위한 용도로, (통상적으로 노이즈가 있는) 검출기 출력 데이터로부터 신호들의 파라미터들을 결정하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
방사선, 진동 또는 다른 종류의 에너지의 정확한 검출 및 측정은, 자국 보안, 과학적 계측, 의료 진단, 재료 분석, 기상학, 화물 운송 및 군수, ICT(information and communication technology) 및 광물 처리 산업을 포함하는 많은 산업들에 이용된다. 이러한 산업들 및 다른 산업들은 재료들, 구조들, 제품들, 정보, 신호들 또는 다른 시료들을 분석하기 위해 이러한 검출 및 측정을 사용한다. 전달 기반의 촬영, 분광 분석 또는 다른 방식들이 이러한 분석을 수행하는데 사용될 수 있다.
광물 및 석유 탐사에서, 시추공-검층 기술들은 암석들과 광물 퇴적물들의 지하 내용물을 알아내기 위해 감마 선들 및 중성자들을 사용한다. 암층들의 다공성 및 밀도에 대한 데이터는 핵 시추공 검층 기술들로부터 알아낼 수 있고, 다음으로 이는 지질학적 저수지들 및 그들의 내용물(예를 들어, 석유, 가스 또는 물)의 존재를 검출하는 것을 돕는데 사용된다.
화물 운송과 군수에서, X-선 주사는 보안성 목적으로 화물을 주사하는데 사용될 뿐만 아니라(즉, 불법 물질들 또는 폭발물들의 검출), 가격 책정을 결정하고 적하목록들을 생성하기 위해 중량, 부피 및 부하 분포를 측정하는데도 사용될 수 있다.
SONAR(sound navigation and ranging)은 수역 내에서 항해하는데 그리고 객체들의 위치를 찾기 위해 사용될 수 있다. SODAR(sonic detection and ranging)은, 대기 난류에 의한 음파들의 산란을 측정하는데, 예를 들어, 대지 위의 다양한 높이들에서의 풍속, 및 대기의 더 낮은 층의 열 역학적 구조를 측정하는데 사용될 수 있다.
초음파는 태아의 이미지들을 형성하기 위해, 특정 종류의 객체들의 두께를 측정하고/측정하거나 이에서 결함을 찾기 위해, 또는 (예를 들어, 제조 환경들에서) 오브젝트들의 실시간 위치 확인을 수행하기 위해서와 같이, 의료용 촬영 또는 다른 목적들로 사용될 수 있다.
본 발명은, 인입 방사선 검출 이벤트들의 파라미터들을, 실시간으로, 정확하게 추정할 수 있어, 누적된 이벤트들로부터 정보의 복구를 가능하게 하는 디지털 신호 처리 기술에 관련된다.
본 발명의 제1 양상에 따르면, 검출기 출력 데이터에서의 개별 신호들을 분해하기 위한 방법 및 장치가 제공된다. 이러한 방법은, 검출기 출력 데이터를 수신하는 단계; 스텝형 데이터를 생산하기 위해 검출기 출력 데이터를 변환하는 단계; 스텝형 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 적어도 하나의 신호를 검출하는 단계; 및 신호와 관련된 파라미터를 추정하는 단계를 포함한다. 이러한 장치는 이러한 방법의 단계들을 수행하도록 구성되는 처리 회로를 포함한다.
본 발명의 제2 양상에 따르면, 검출기 출력 데이터에서의 개별 신호들을 분해하기 위한 방법 및 장치가 제공된다. 이러한 방법은, 스텝형 검출기 출력 데이터를 수신하는 단계; 스텝형 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 적어도 하나의 신호를 검출하는 단계; 및 신호와 관련된 파라미터를 추정하는 단계를 포함한다. 제2 양상에서의 장치는 또한 이러한 방법의 단계들을 수행하도록 구성되는 처리 회로를 포함한다.
일부 실시예들에서, 예상 파라미터는 신호 에너지 또는 신호의 도달 시간 중 하나 이상이다.
일부 실시예들에서, 이러한 방법은, 신호를 뒤따르는 스텝형 데이터 스트림의 평균 값과 신호 이전의 스텝형 데이터의 평균 값의 차이에 적어도 부분적으로 기초하여 신호의 진폭을 결정하는 단계; 및 신호의 진폭에 적어도 부분적으로 기초하여 신호 에너지를 추정하는 단계를 더 포함한다.
모든 데이터를 적절하게 특징화하는 것은 가능하지 않을 수 있다는 점이 이해될 것이다(특징화되지 않은 데이터는 '변질된 데이터(corrupt data)'라 함); 이러한 변질된 데이터는 선택적으로 거절될 수 있다. 이와 같이, 일부 실시예들에서, 이러한 방법은, 추정된 신호 에너지에 적어도 부분적으로 기초하여 검출기 출력 데이터의 모델을 생성하는 단계; 모델과 검출기 출력 데이터의 차이를 결정하는 단계; 및 검출기 출력 데이터와는 임계값을 초과할 만큼 차이가 있는 모델의 부분들을 거부하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 예시적 실시예에서, 이러한 방법은 검출기 임펄스 응답과 조합해서 신호 파라미터를 사용하여 검출기 출력의 모델을 생성하는 단계를 포함한다. 이러한 방법은 충분히 정확하지 않다고 여겨지는 에너지 추정값들을 폐기하는 단계를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 이러한 방법은 히스토그램에 모든 충분히 정확한 에너지 추정값을 제시하는 단계를 포함한다.
일부 실시예들에서, 검출기 출력 데이터는 적어도 하나의 신호를 나타내는 복수의 샘플들을 포함하고, 이러한 방법은 신호를 스텝형 신호로 변환하는 것에 적어도 부분적으로 기초하여 검출기 출력 데이터를 변환하는 단계를 더 포함하며, 신호를 변환된 신호로 변환하는 단계는, 상승 에지 변수 및 하강 에지 변수에 적어도 부분적으로 기초하여 신호를 모델링하는 단계; 신호의 상승 시간이 실질적으로 0이도록 상승 에지 변수를 변환하는 단계; 및 신호의 하강 시간이 실질적으로 무한이도록 하강 에지 변수를 변환하는 단계를 포함한다.
일부 실시예들에서, 이러한 방법은 이중-지수 파형에 적어도 부분적으로 기초하여 신호를 모델링하는 단계를 더 포함하고, 이중-지수 파형은
에 의해 주어지고,
A는 신호 에너지이고,
a는 상승 에지 변수이며,
b는 하강 에지 변수이다.
일부 실시예들에서, 이러한 방법은 이하의 연산에 의해 신호를 변환하는 단계를 더 포함하고,
여기서,
x(n)는 샘플 'n'에서의 인입 데이터 스트림 값이고,
a, b는 신호 형상의 하강 에지 및 상승 에지를 결정하고,
y(n)는 추가적 스케일링을 요구할 수 있는 스텝형 데이터 스트림이다.
일부 실시예들에서, 이러한 방법은 신호의 상승 에지를 둘러싸는 윈도우 내의 샘플들 중 적어도 하나를 삭제하는 단계를 더 포함한다.
일부 실시예들에서, 이러한 방법은, 하나 이상의 검출 측정 기준들을 결정함으로써 적어도 하나의 신호를 검출하는 단계- 하나 이상의 검출 측정 기준들은, 예상되는 신호 형상을 스텝형 데이터에서의 샘플들의 하나 이상의 슬라이딩 윈도우들에 피팅(fitting)하는 단계, 및 각각의 윈도우에 대해 예상되는 신호 형상과 스텝형 데이터 사이의 파라미터 피트(parameter fit)를 추정하는 단계에 의해 결정됨 -; 검출 측정 기준들 중 하나 이상을 분석하는 단계; 및 하나 이상의 검출 측정 기준들의 분석에 기초하여 스텝형 데이터에 임의의 신호들이 존재하는지 결정하는 단계를 더 포함한다.
일부 실시예들에서, 이러한 방법은, 하나 이상의 검출 측정 기준들을 임계값에 비교하는 단계; 또는 검출 측정 기준 데이터의 하나 이상의 슬라이딩 윈도우들에 적용되는 2차 근사화로 하나 이상의 검출 측정 기준들을 모델링하는 단계, 및 검출 측정 기준의 복수의 슬라이딩 윈도우들의 2차 계수들을 비교하는 단계를 더 포함한다.
일부 실시예들에서, 이러한 방법은, 스텝형 데이터와의 예상되는 신호 형상의 최소-제곱 피트에 적어도 부분적으로 기초하여 하나 이상의 검출 측정 기준들을 결정하는 단계를 더 포함하고, 검출 측정 기준들은
에 의해 주어지고,
여기서, k는 샘플이고,
x(k)는 샘플 k에 대한 검출 측정 기준이고,
b(k)는, 샘플 k를 중심으로 하는, 스텝형 데이터의 세그먼트이며,
A는 중심에 있는 예상되는 신호 형상의 벡터이다.
일부 실시예들에서, 이러한 방법은, 가산, 감산 및/또는 스케일링을 사용하여 이전 검출 측정 기준에 적어도 부분적으로 기초하는 하나 이상의 검출 측정 기준들을 증진적으로 업데이트하는 단계를 더 포함한다.
일부 실시예들에서, 이러한 방법은, 샘플들의 임계 개수보다 적게 적어도 하나의 신호로부터 분리되는 신호들을 폐기하는 단계를 더 포함한다.
일부 실시예들에서, 이러한 방법은 FIR(finite impulse response filter)을 검출기 출력 데이터와 컨볼루션하는 것에 적어도 부분적으로 기초하여 검출기 출력 데이터를 변환하는 단계를 더 포함한다.
이러한 방법은 데이터에서의 에너지 추정값들의 분산의 추정, 및 모델링된 데이터의 검증을 선택적으로 포함한다.
일부 실시예들에서, 장치는 이러한 방법의 각각의 단계들을 수행하도록 구성되는 처리 회로를 포함한다. 다른 실시예들에서, 장치는 이러한 방법의 단계들을 수행하기 위한 다른 수단을 포함한다.
이러한 장치는 펄스 누적 복구가 유용한 임의의 적합한 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 그것은 금속 검출기, 지뢰 검출기, 의료 촬영 장치, 광물 검출 장치, 유정 검층 장치, 불발탄 검출기, 화물 검사 장치, X-선 형광 장치 또는 X-선 회절 장치일 수 있다. 이러한 양상의 장치는 위에 설명된 신호 처리 방법을 수행하도록 적응된, 디지털화된 형태로 데이터를 수신하기 위한 프로세서를 포함한다. 이러한 장치는 데이터를 수신하도록, 데이터를 디지털화된 형태로 변환하도록, 그리고 디지털화된 데이터를 프로세서에 전달하도록 적응되는 ADC(analog to digital converter)를 포함할 수 있다. 이것은 검출기가 아날로그 데이터를 출력하는 경우 특히 유용하지만 검출기가 디지털화된 데이터를 출력하는 경우 불필요하다.
프로세서는 예를 들어, 필드 프로그래머블 게이트 어레이(또는 그 어레이), 디지털 신호 프로세서(또는 그 어레이), 또는 이 둘의 조합을 포함할 수 있다. 이러한 장치는 ADC(analog to digital converter)를 포함하는 아날로그 프론트 엔드를 포함할 수 있다.
이러한 장치는, 예를 들어, 프로세서를 제어하기 위해 그리고 프로세서의 출력을 디스플레이하기 위해, 프로세서와 데이터 통신하는 전자 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 이러한 장치는 방사선 검출기를 포함할 수 있다.
'신호(signal)'라는 용어는 이러한 정황에서 '펄스(pulse)와 교환가능하다는 점이 이해될 것인데, 그 이유는 이것이 개별 신호들의 합을 포함하는 전체 출력 신호보다는 오히려 개별 검출 이벤트들에 대응하는 출력을 지칭하기 때문이다. 신호의 시간적 위치(또는 타이밍)는, 신호의 최대 또는 신호의 리딩 에지의 시간(또는 시간 축에서의 위치)에 따라서와 같이, 다양한 방식으로 측정되거나 또는 표현될 수 있다는 점이 또한 이해될 것이다. 통상적으로 이것은 도달 시간('도달 시간') 또는 검출 시간으로서 설명된다.
'검출기 데이터(detector data)'란 용어는, 검출기 내에서건 또는 밖에서건 관련된 또는 다른 전자기기들에 의해 후속하여 처리된, 검출기로부터 발생된 데이터를 지칭한다는 점이 또한 이해될 것이다.
본 발명은 다양한 검출기 종류들 및 검출기 출력 데이터 포맷들을 사용하는 광범위한 구현들에 적용될 수 있고, 이들은 다양한 출력들이 생산될 수 있게 한다. 예를 들어, 일 실시예서, 검출기 출력 데이터는 다수의 LYSO 검출기들을 포함하는 X-선 화물 검사 장치에 의해 생성될 수 있고, 개별 신호들의 분해능은 검사 장치를 통과하는 객체의 3-차원 X-선 감쇠 이미지의 생성을 가능하게 한다. 다른 실시예에서, 검출기 출력 데이터는 주사 전자 현미경에서 에너지 분산형 분광 검출기에 의해 생성될 수 있고, 개별 신호들의 분해능은 검출기에서 측정된 각각의 X-선 펄스를 스펙트럼 히스토그램에서의 에너지 빈에 할당하는 것을 가능하게 하고, 다음으로 이는 샘플 재료의 양적 조성을 알아내기 위해 추가적 소프트웨어 처리를 겪을 수 있다.
본 발명이 적용될 수 있는 산업들에서 중요한 주요 측정 기준은 다음을 포함한다:
· 기술에 의해 취급될 수 있는 ICR(input count rate);
· 기술의 처리율(즉, 카운트 아웃의 수 대비 카운트 인의 수 사이의 관계);
· (낮은 카운트 레이트(count rate)에서) 기술에 의해 달성될 수 있는 최상의 에너지 분해능;
· 카운트 레이트가 증가함에 따른 에너지 분해능의 저하;
· 매우 높은 출력 카운트 레이트들에서 달성될 수 있는 최상의 에너지 분해능;
· 카운트 레이트에 따른 피크 위치 및 피크 분해능의 안정성;
· 시간에 따른 피크 위치 및 피크 분해능의 안정성;
· 저 에너지 펄스들의 검출;
· 동적 범위(즉, 저 에너지 및 고 에너지 이벤트들 양자 모두를 검출함); 및
· 펄스 형상 가변성을 취급하는 기술의 능력.
본 발명의 다양한 구현들은 종래 기술의 신호 처리 방법들에 대해 진보적 개선사항들을 제공하는 것에 의해 이러한 측정 기준들 중 하나 이상에 대처한다는 점이 이해될 것이다.
문맥이 달리 요구하지 않는 한, (뒤따르는 임의의 청구항들을 포함하는) 본 명세서 전반적으로, '포함한다(comprise)'라는 단어, 및 '포함한다(comprises)', 및 '포함하는(comprising)'과 같은 변형들은, 언급된 정수나 단계, 또는 정수들이나 단계들의 그룹의 포함을 암시하지만, 임의의 다른 정수나 단계, 또는 정수들이나 단계들의 그룹의 배제를 암시하는 것은 아닌 것으로 이해될 것이다.
본 발명이 보다 명백히 확인될 수 있도록, 바람직한 실시예들이 이제 첨부 도면을 참조하여 예시적인 구현들에 의해 설명될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 펄스 누적 복구를 수행하도록 적응된 예시적 분광 장치를 도시한다.
도 2는 도 1의 SDD(silicon drift diode) 검출기의 개략 절단도이다.
도 3은 도 2에 도시된 종류의 실리콘 드리프트 다이오드 검출기로부터 출력된 예시적 데이터의 대략 100㎲를 도시하는 그래프이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 펄스 누적 복구를 수행하도록 적응된 예시적 X-선 미량 분석 장치를 도시한다.
도 5는 도 4의 X-선 미량 분석 장치에 사용될 수 있는 EDS 시스템이 부착된 전자 현미경의 개략도이다.
도 6은 샘플로부터 방출되는 형광 X-선을 측정하도록 구성된 SDD 검출기를 사용하여 수집되는 예시적 X-선 에너지 스펙트럼을 도시한다.
도 7은 도 1의 분광 장치의 기능적 엘리먼트들의 개략도이다.
도 8a, 8b 및 8c는 각각 1000 마이크로초, 100 마이크로초 및 10 마이크로초의 시간 범위들에 대해, 검출기 출력 데이터의 디지털화의 결과인 예시적 파형들을 도시한다.
도 9a, 9b 및 9c는 각각 펄스 누적의 예시적인 형태들, 즉: '테일-엔드 누적', '피크 누적' 및 '다수의 피크 누적'을 도시한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 신호 검출 프로세스의 예시적 모델링을 도시한다.
도 11은 도 10에 도시된 에너지 검출 프로세스의 보다 상세한 수학적 모델을 도시한다.
도 12는 실시예에 따라 펄스 형상 변환을 사용하여 검출기 데이터의 파라미터들을 도시하는 히스토그램을 결정하기 위한 예시적 프로세스를 도시한다.
도 13은 검출기에서 수신되는 방사선에 대한 예시적 펄스 형상을 도시한다.
도 14a 및 14b는 펄스 형상 변환 프로세스에서 검출기 임펄스 응답 데이터를 스텝형 데이터(적분 데이터라고도 함)로 변환한 예시적 결과를 도시한다.
도 15는 예시적 변환된 펄스의 상승 에지를 도시한다.
도 16a 및 16b는 SDD 검출기로부터 수집되는 데이터에 대한, 예 검출 측정 기준의 성능을 도시한다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 펄스 누적 복구 프로세스로부터 발생되는 검출기 출력 모델의 확인을 위한 예시적 프로세스를 도시한다.
도 18a, 18b 및 18c는 유한 응답 필터가 적분된 검출기 데이터로 컨볼루션되는 일 예를 도시한다.
도 19는 실시예에 따른 펄스 누적 복구 프로세스에서 적분 길이 및 적분 인자가 변경됨에 따라서 입력 카운트 레이트에 대한 출력 카운트 레이트의 예시적인 그래프를 도시한다.
도 20은 실시예에 따른 펄스 누적 복구 프로세스에서 삭제되는 샘플들의 수를 변경하는 것에 의해 달성될 수 있는 FWHM(full width of the main peak at half its maximum value)의 예시적 최적화를 도시한다.
도 21은 예시적 펄스 구조를 도시한다.
도 22는, 예를 들어, 도 16a에 도시된 바와 같이, 검출기 데이터에서 다수의 펄스들의 도달과 관련된 (ATA)의 예시적 행렬 구조를 도시하며, 여기서 시스템 행렬은 A로 표현된다. 역을 요구하는 행렬, (ATA)는, 행들의 수가 데이터의 주어진 프레임에서 신호들의 수와 동일한 정방 행렬이다.
도 23은 (ATA)의 역의 구조를 도시한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 펄스 누적 복구를 수행하도록 적응된 예시적 분광 장치를 도시한다.
도 2는 도 1의 SDD(silicon drift diode) 검출기의 개략 절단도이다.
도 3은 도 2에 도시된 종류의 실리콘 드리프트 다이오드 검출기로부터 출력된 예시적 데이터의 대략 100㎲를 도시하는 그래프이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 펄스 누적 복구를 수행하도록 적응된 예시적 X-선 미량 분석 장치를 도시한다.
도 5는 도 4의 X-선 미량 분석 장치에 사용될 수 있는 EDS 시스템이 부착된 전자 현미경의 개략도이다.
도 6은 샘플로부터 방출되는 형광 X-선을 측정하도록 구성된 SDD 검출기를 사용하여 수집되는 예시적 X-선 에너지 스펙트럼을 도시한다.
도 7은 도 1의 분광 장치의 기능적 엘리먼트들의 개략도이다.
도 8a, 8b 및 8c는 각각 1000 마이크로초, 100 마이크로초 및 10 마이크로초의 시간 범위들에 대해, 검출기 출력 데이터의 디지털화의 결과인 예시적 파형들을 도시한다.
도 9a, 9b 및 9c는 각각 펄스 누적의 예시적인 형태들, 즉: '테일-엔드 누적', '피크 누적' 및 '다수의 피크 누적'을 도시한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 신호 검출 프로세스의 예시적 모델링을 도시한다.
도 11은 도 10에 도시된 에너지 검출 프로세스의 보다 상세한 수학적 모델을 도시한다.
도 12는 실시예에 따라 펄스 형상 변환을 사용하여 검출기 데이터의 파라미터들을 도시하는 히스토그램을 결정하기 위한 예시적 프로세스를 도시한다.
도 13은 검출기에서 수신되는 방사선에 대한 예시적 펄스 형상을 도시한다.
도 14a 및 14b는 펄스 형상 변환 프로세스에서 검출기 임펄스 응답 데이터를 스텝형 데이터(적분 데이터라고도 함)로 변환한 예시적 결과를 도시한다.
도 15는 예시적 변환된 펄스의 상승 에지를 도시한다.
도 16a 및 16b는 SDD 검출기로부터 수집되는 데이터에 대한, 예 검출 측정 기준의 성능을 도시한다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 펄스 누적 복구 프로세스로부터 발생되는 검출기 출력 모델의 확인을 위한 예시적 프로세스를 도시한다.
도 18a, 18b 및 18c는 유한 응답 필터가 적분된 검출기 데이터로 컨볼루션되는 일 예를 도시한다.
도 19는 실시예에 따른 펄스 누적 복구 프로세스에서 적분 길이 및 적분 인자가 변경됨에 따라서 입력 카운트 레이트에 대한 출력 카운트 레이트의 예시적인 그래프를 도시한다.
도 20은 실시예에 따른 펄스 누적 복구 프로세스에서 삭제되는 샘플들의 수를 변경하는 것에 의해 달성될 수 있는 FWHM(full width of the main peak at half its maximum value)의 예시적 최적화를 도시한다.
도 21은 예시적 펄스 구조를 도시한다.
도 22는, 예를 들어, 도 16a에 도시된 바와 같이, 검출기 데이터에서 다수의 펄스들의 도달과 관련된 (ATA)의 예시적 행렬 구조를 도시하며, 여기서 시스템 행렬은 A로 표현된다. 역을 요구하는 행렬, (ATA)는, 행들의 수가 데이터의 주어진 프레임에서 신호들의 수와 동일한 정방 행렬이다.
도 23은 (ATA)의 역의 구조를 도시한다.
본 발명의 이점들 및 특징들과 이를 달성하는 방법들은 바람직한 실시예들의 이하의 상세한 설명 및 첨부 도면들을 참조하면 보다 용이하게 이해될 수 있다. 그러나, 본 발명은 다수의 다른 형태들로 구현될 수 있으며, 본 명세서에 제시되는 실시예들에 제한되는 것으로서 해석되지 않아야 한다. 오히려, 이러한 실시예들은 본 개시내용이 철저하고 완전하게 되도록, 그리고, 본 발명의 개념을 본 기술분야의 숙련된 자들에게 충실하게 전달하도록 개시되는 것이며, 본 발명은 첨부된 청구항들에 의해서만 정의될 것이다. 명세서 전반적으로 유사한 참조 번호들은 유사한 엘리먼트들을 지칭한다.
도면들 및 설명은 제한적인 것으로서가 아니라 사실상 예시적인 것으로서 간주되어야 한다. 유사한 참조 번호들은 명세서 전반적으로 유사한 엘리먼트들을 지정한다.
또한, 첨부 도면들에 도시되는 구성 부재들의 사이즈들 및 두께들은 설명의 보다 낳은 이해 및 용이함을 위해 임의로 주어지기 때문에, 본 발명이 도시된 사이즈들 및 두께들로 제한되는 것은 아니다.
방사선, 진동 또는 다른 종류의 에너지의 정확한 검출 및 측정에 의존하는 의료 진단 및 처치 방법들은 유동 혈구 계산, 혈액학, 종양 면역학 및 화학 요법, 태아기 진단, 유전학, 백혈병의 진단, 유전자 서열분석 및 골밀도 계측을 포함한다. 특히, SPECT(Single-photon emission computed tomography), PET(positron emission tomography), 및 CT X-선(computed tomography X-선) 주사는 진보된 의료 촬영을 허용한다.
분광은 재료를 분석하는데 사용될 수 있다. 재료에 대한 지식은 시료 내의 원소들로부터의 방사선 방출 또는 흡수의 분석에 의해 획득된다. 방사선의 이러한 방출은 일부 형태의 입사 방사선에 기인하는 유도 방출 또는 구성 원소들부터의 자연적 방출의 결과일 수 있다.
2가지 유도 방출 분광 기술들은 XRF(X-ray fluorescence) 및 PIXE(Particle-induced X-ray emission)이다. 이러한 예들은 ICT 및 광물 탐사와 처리 산업들에서 재료들의 분석에 사용된다. 이러한 기술들에서, 재료의 지식은 그 재료가 고-에너지 광양자들 또는 미립자들 의한 자극에 의해 여기된 이후 그 재료로부터 방출되는 2차(또는 형광성) X-선들의 검출 및 분석에 의해 획득된다.
감마-선은, 예를 들어, 방출되는 전자기 방사선이 감마 선들의 형태인 분광의 형태이다. 또한 사용될 수 있는 다수의 다른 검출기 종류들이 있더라도, 감마 선들 분광에서 결과로 생기는 방사선의 검출은 (탈륨 활성화 요오드화 나트륨, NaI(Tl)와 같은) 신틸레이션 결정으로 수행될 수 있다. NaI(Tl) 결정은 입사 감마-선 방사선에 따라서 자외선 광양자들을 생성한다. 다음으로 이러한 광양자들은 대응하는 전기 신호 또는 펄스를 생성하는 PMT(photomultiplier tube)에 지향될 수 있다. 그 결과, 광양자들과 검출기 사이의 상호작용은 펄스형 신호들을 발생시키며, 그 형상은 입사 감마-선 방사선, 검출 결정 및 PMT에 의해 밝혀진다. 이러한 펄스형 신호들의 기본 형태는 검출기의 임펄스 응답이라 지칭된다.
포토멀티플라이어로부터의 출력은 신틸레이션 결정에 도달하는 이산적 감마 선들에 응답하여 생성되는, 밝혀진 형태의, 입력된 신호들의 합을 나타내는 전기 신호이다. 시간에 따른 검출기 출력, 그리고 특히 성분 신호들의 진폭을 검사하는 것에 의하면, 재료의 화학적 조성에 관하여 정보를 추론하는 것이 가능하다.
위 방법들 모두에 의한 분석은 입사 방사선, 진동 또는 다른 형태들의 에너지에 응답하여 생성되는 개별 신호들의 특성화를 요구한다. 특별한 관심의 신호 파라미터들은 (도달 시간이나, 최대의 시간으로서 또는 달리 측정되는) 신호 진폭, 발생의 수 및 시간 또는 시간적 위치를 포함한다. 2개의 검색된 입사 이벤트들의 도달 시간들이 검출기의 응답 시간보다 많이 달라지면, 검출기 출력의 분석은 상대적으로 간단하다. 그러나, 많은 애플리케이션들에서 입사 이벤트들의 하이 플럭스(high flux)는 회피될 수 없거나, 분석이 적정한 시간에 수행될 수 있도록 바람직할 수 있다. 도달들 사이의 시간이 감소됨에 따라, 모든 결과 신호들의 특성화는 어렵게 된다.
특히, 신호 분석은 펄스 누적[G.F. Knoll, Radiation Detection and Measurement, 3rd edition, Chapter 17, pp. 632-634, 658 and 659, John Wiley and Sons, New York 2000]으로서 알려진 현상에 의해 영향을 받으며, 이에 의하면 검출기의 시간적 분해 시간 내에 대략 동시에 도달하는 다수의 검색된 입사 이벤트들은 함께 합산되고 단일 신호로서 카운트될 수 있는 신호들을 생산한다. 검출기는 후속 이벤트들을 정확하게 검출하기 위해서 최초 검출로부터 복구하기에(즉, 신호가 기준선으로 돌아가기에) 충분한 시간을 갖지 않는다.
입사 감마 선 또는 X-선의 에너지는 검출기에 의해 생산되는 펄스형 신호들의 진폭에 반영된다. 검출기 신호 내에 구체적인 에너지들의 존재는 감마 선들 또는 X-선들이 도달한 재료에서의 특별한 원소들을 나타낸다. 따라서, 다수의 이벤트들의 중첩으로부터 단일 신틸레이션 이벤트에 의해 초래되는 큰 진폭 신호를 구별하는 것에 대한 실패는 후속 분광 분석의 정확도에 대한 심각한 영향을 줄 수 있다.
아날로그 펄스 정형 회로(즉, 펄스 정형 증폭기들, 지연 라인 회로들 및 판별기들)은 방사선 검출기들의 출력을 분석하는데 사용될 수 있다. 그러나, 디지털 펄스 분석 기술들이 뒤따르는 검출기 출력의 직접적 디지털화의 사용은 바람직할 수 있다. 디지털 펄스 처리를 위한 최적 필터링 기술들의 설계 및 구현에서, 방사선 검출기들의 출력에서 펄스 누적을 취급하기 위한 접근방식은 디지털 및 아날로그 시스템들 양자 모두에 대해 일관될 수 있다.
특정 펄스 정형 전자기기는 검출기의 응답 시간을 감소시킬 수 있어 최종 스펙트럼에서 누적의 감소된 보급을 초래한다[A. Pullia, A. Geraci and G. Ripamonti, Quasioptimum γ and X-Ray Spectroscopy Based on Real-Time Digital Techniques, Nucl. Inst. and Meth. A 439 (2000) 378-384]. 그러나, 이 기술은 통상적으로 검출기 응답 시간에 의해 제한된다.
다른 접근방식은 누적된 이벤트들 검출하고 손상된 데이터를 폐기하기 위해 빠른 디지털 필터들 및 논리 회로들을 사용하는 '펄스 누적 거부(pulse pile-up rejection)'이다. 펄스 누적이 없는 신호들이 분석에 사용된다. 그러나, 검출기 상에 입사되는 방사선의 레이트가 증가함에 따라, 펄스 누적이 발생할 가능성 또한 증가하고, 데이터를 폐기하는 것이 더 필요하다. 따라서, 데이터의 증가하는 퍼센트가 거부되어야만 하는 바와 같이, 더 높은 입사 방사선 플럭스가 분광 분석을 위해 요구되는 시감을 감소시키는 것을 넘어서는 상태가 빨리 도달되기 때문에, 펄스 누적 거부는 유용성이 제한된다. 많은 애플리케이션들에서 정보의 80% 정도는 데드 타임 및 펄스 누적의 효과들까지 손실될 수 있다[D. M. Scates and J. K. Hartwell, Appl. Radiat. Isot. 63, 465-473 (2005)].
보다 복잡한 접근방식은 검출기로부터 단일 펄스의 프로파일에 대한 지식을 사용하는 것 또는 신호의 파라미터들을 수학적으로 모델링하는 것이다. 다음으로, 단일 이벤트로부터 유래하는 신호들 또는 펄스들을 펄스 누적에 의해 초래된 것들로부터의 구별하는 것이 이론적으로 가능하다. 이러한 분석의 방법 중 하나[R.J. Komar and H.-B. Mak, Digital signal processing for BGO detectors, Nucl. Inst. and Meth. A336 (1993) 246-252]에서는, 단순한 프로파일에서 벗어나는 신호들이 후속 분석을 위해 선택된다. 이러한 분석은 분리 및 진폭이 변하는 2개의 펄스들을, 반복 프로세스를 통해, 피팅(fitting)하는 것을 수반한다. 일단 피팅이 결정되면, 개별 펄스들의 특성들은 피팅 파라미터들로부터 알려지고, 따라서 2개의 가까이 발생하는 신호들로부터 유래하는 펄스는 대응 이산 신호들로 분해될 수 있다. 그러나, 이러한 접근방식은 2개보다 많은 신호들의 중첩에 의해 펄스 누적이 초래되는 환경들을 수용하는데 실패한다. 반복적 최적화는 계산적으로 비싸고, 이러한 프로시저를 수행하는데 걸리는 시간은 대부분의 상황이서 이를 비실용적이게 한다.
펄스 누적은 또한 지진 데이터 수집에서 또한 문제이다; Naoki Saito(in Super resolution of Noisy Band-Limited Data by Data Adaptive Regularization and its Application to Seismic Trace Inversion, CH2847-2/90/0000-123, 1990)는 지진 추적에서 가까이 위치된 스파이크들을 분해하는 것에 관련한다. 이러한 기술은, 노이즈가 있는데서 잃어버린 주파수 정보를 복구하고, 거듭되는 반복을 통해, 향상된 분해를 획득하기 위해 데이터 적응성 정규화를 이용할 수 있다. 그러나, 이러한 접근방식은 계산적으로 집약적이다.
높은-카운트 레이트들에서 검출기 분해, 타이밍 및 처리율을 더욱 향상시키기 위해 보다 복잡한 신호-처리 방법론들을 구현하려는 관심이 있다[R. Novak and M. Venclj, IEEE Trans. Nucl. Sci. 56(6), 3680-3687 (2009)]. 그러나, 보다 진보된 "최적의(optimal)" 디지털 펄스 처리 기술들의 성능은 이러한 기술들[S. Riboldi, R. Abbiati, A. Geraci and E. Gatti, IEEE Trans. Nucl. Sci. 52(4), 954-958 (2005)]의 근본적인 가정들에 매우 의존한다.
큰 계산적 노력을 요구하는 방법들은 최대 처리율을 제한할 수 있고, 특정 환경들에서 처리 기술의 실제 구현에 대한 도전과제들을 제시할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 펄스 누적 복구를 수행하도록 적응된 예시적 분광 장치를 도시한다. 도 1에는, 본 발명의 일 실시예에 따른 펄스 누적 복구를 수행하도록 적응된 분광 장치가 제공된다. 분광 장치(100)는, 에너지 분산형 X-선 분광 분석에서 X-선들의 검출 및 측정에 사용된 종류의 SDD(silicon drift diode) 검출기의 형태인, 검출기(110), 신호 처리 유닛(114), 디스플레이를 위한 컴퓨터(116), 및 신호 처리 유닛(114)의 출력을 컴퓨터(116)에 연결하기 위한 케이블들(112)을 포함한다.
도 2는 도 1의 SDD(silicon drift diode) 검출기(110)의 개략 절단도이다. 검출기(110)는 고 저항률, 고 순도 n형 실리콘(174)으로 구성되며, 이는 깊이가 450 ㎛ 정도이고, 10 내지 150 mm2의 활성 표면적을 갖는다. 검출기(110)의 입사면(222)의 활성 영역(즉, X-선 방사선이 사용시 정상적으로 입사되는 윈도우 측)은 동질의 p-형 실리콘의 얇은 접합(224)에 의해 커버된다. 검출기(110)의 배면(280)(즉, 디바이스 측)은 집적된 전압 분배기들(도시되지 않음)을 갖는 p-형 동심원 드리프트 링 전극(282a, 282b)를 갖는다.
횡단 전위 필드는 그것의 전방 및 후방 표면들에 균일하게 이격된 전극들의 구조에 의해 검출기(110)의 두께를 가로질러 생성된다. 더욱이 강한 방사형 수집 필드가 동심원 링 전극들(282a, 282b)의 패터닝에 의해 생성된다. 이러한 전극들은 '수집 채널(collection channel)'을 생산하기 위해 방사형 및 횡단 전계 양자 모두를 생성한다.
검출기(110)에 충돌하고 이와 상호작용하는 X-선들(284)은 전자-정공 쌍들을 생산하고; 생성되는 쌍들의 수는 입사 X-선의 에너지에 비례한다. 자유 전자들은 검출기(110) 내에서 전위 필드에 의해 규정되는 수집 채널(286)을 따라 검출기(110)를 통해 드리프트하고, 중심의 전자-수집 애노드(288)에서 수집된다. 중심 애노드(288)에 수집되는 전하는, 검출기(110) 내에 집적되는, FET(field effect transistor)(190)에 의해, 제1 단계 증폭 프로세스에서, 증폭된다. 다음으로 애노드(288)에 의해 출력되는 신호는 디지털화된 검출기 출력 데이터로서 신호 처리 유닛(114)에 의해 증폭되고 정형된다(도 3 참조).
실리콘 드리프트 다이오드 검출기(110)의 구조의 바람직한 이점은 애노드(288)의 낮은 커패시턴스이며, 이는 낮은 전자 노이즈를 초래한다. 이것은 Si-PIN 포토다이오드들 또는 Si(Li) 결정들과 같은 일부 다른 X-선 검출기들보다 더 우수한 에너지 분해능 및 더 높은 카운팅 레이트들을 가능하게 한다.
도 3은 도 2에 도시된 종류의 실리콘 드리프트 다이오드 검출기로부터 출력되는 예시적 데이터의 대략 100 ㎲를 도시하는 그래프이다. 위에 논의된 바와 같이, 애노드(188)에 수집된 전하는 펄스 정형 및 증폭 전자기기들에 의해 증폭되고 정형되며; 도 3은 그 결과로 생기는 신호를 도시한다. 단일 X-선의 검출 결과인 신호 형상은 이러한 디지털화된 검출기 출력에서 300에서 입증된다. 그러나, 다수의 X-선 이벤트들이 빠르게 계속하여 검출기와 상호작용할 환경들이 존재한다. 이러한 환경들에서는, 302a, 302b에서 입증되듯이, 검출기(110)는 다음 이벤트가 발생되기 이전에 하나의 이벤트로부터 복구되지 않아서(즉, 신호는 기준선으로 돌아가지 않음), 펄스 누적에 이르게 된다. 따라서, 분광 장치(100)는 펄스 누적에 영향을 받기 쉽고, 그래서 위에 설명된 바와 같이 검출기(110)의 출력에서 펄스의 위치와 진폭을 결정하기 위해 신호-처리 유닛(114)이 이용된다.
일부 예시적 구현들에서, 분광 장치는, 예를 들어, 금속 검출기, 지뢰 검출기, (의료 촬영 장치와 같은) 촬영 장치, 광물 검출 장치, 유전 검층 장치, 불발 포 검출기, 화물 검사 장치, 수하물 검사 장치, X-선 형광 장치, X-선 회절 장치, X-선 흡수 분광 장치, X-선 후방 산란 장치, 예각 중성자 산란 장치, 분말 회절계 장치, 중성자 반사율계 장치, 석유 탐사 장치, 주사 전자 현미경 장치, (실리콘 드리프트 검출기 장치, 카드뮴 아연 텔루르화물(Cadmium Zinc Telluride) 검출기 장치, 또는 HPGe(High Purity Germanium) 검출기 장치와 같은) 반도체 방사선 검출기, 지진 반사 장치와 같은 진동 검출기, RADAR(radio detection and ranging) 장치, SONAR(sound navigation and ranging) 장치, 원소 검출 및 측정 장치, 방사선 안전성 검출 장치, (Flow Cyclometry 장치 또는 Radioimmunoassay와 같은) 생물학적 어세이 장치, 또는 (초전도 터널 접합 장치 또는 초전도 열량계와 같은) 초전도 장치인, 구현에 따라서 다수의 상이한 형태들을 취한다,
본 발명의 일 실시예에 따라서, 도 4는, 410에 개략적으로 도시되는, 본 발명의 다른 실시예에 따른 펄스 누적 복구를 수행하도록 적응된 예시적 X-선 미량 분석 장치를 도시한다. X-선 미량 분석 장치(410)는 전자 현미경(412)의 형태인 검출기(EDS(Energy Dispersive Spectrometry) 시스템(414)이 부착됨), 신호 처리 유닛(404)(도 1함의 것과 비슷함), 디스플레이를 위한 컴퓨터(406) 및 신호 처리 유닛(404)의 출력을 컴퓨터(406)에 연결하기 위한 케이블들(402)을 포함한다. 위에 설명된 바와 같이, 신호 처리 유닛(404)은 전자 현미경(412)의 출력에서 펄스들의 위치 및 진폭을 결정한다.
도 5는 도 4의 X-선 미량 분석 장치에 사용될 수 있는 EDS 시스템(514)이 부착된 예시적 전자 현미경(412)의 개략도이다. 전자 건(520)은 전자들의 빔을 생산할 수 있고, 이는 한 쌍의 연속적 콘덴서 렌즈들(522a, 522b)에 의해 포커싱된다. 그 결과 포커싱된 전자들의 빔(524)은 전자 현미경의 진공 챔버(528) 내로 개구(526)를 통과하고, 이러한 전자 빔(524)은 챔버(528) 내의 스테이지(532)에 탑재되는 시료(530)에 충돌한다. 포커싱된 전자 빔(524)은 주사 코일들(584)을 사용하여 시료(530)를 가로질러 주사될 수 있다.
전자 빔(524)이 시료(530)에 충돌할 때, 전자들이 시료(530)로부터 탈출되고, 이로 인해 다량의 전자들이 더 높은 에너지 궤도로부터 더 낮은 에너지 궤도에 이르게 되고 X-선들의 방출로 이어진다. 이러한 X-선들은 시료(530)를 구성하는 원소들에 고유한 파장들을 갖고, 따라서 이들은 이러한 원소들을 특징화하는데 사용될 수 있다.
방출된 X-선들의 분석은 EDS 시스템(514)에 의해 시작되고, 이는 전자 현미경(412)의 외부에 탑재된다. EDS 시스템(514)은 콜드 핑거(538)의 끝에 부착되는 SDD(silicon drift diode) 검출기(536)를 포함한다. 콜드 핑거(538)는 일부 구현들에서 검출기(536)의 표면을 -25℃까지 냉각시키는데 사용된다. SDD 검출기(536)로부터의 출력 신호는 EDS 시스템(514)의 본체(540)에 격납된 펄스 정형 전자기기 들(도시되지 않음)에 의해 증폭되고 처리된다. 궁극적으로 형광 X-선들의 에너지는 신호 처리 유닛(404)에 의해 결정된다. EDS 시스템(514)은 SDD 검출기(536)와 시료(530) 사이의 거리에 대해 자동화 제어를 가능하게 하도록 자동화 가변 이동 스테이지(542)에 탑재된다.
도 3은 EDS 시스템(514)으로부터 방출되어 SDD(silicon drift diode) 검출기(536)에 의해 포착된 X-선으로 형성되는 디지털 시계열을 도시한다. 개별 펄스들(300) 아래의 영역은 방출된 X-선들에 의해 검출기에 쌓이는 에너지를 정의한다.
도 6은 샘플로부터 방사되는 형광 X-선을 측정하도록 구성되는 SDD 검출기(도 2, 4 및 5 참조)를 사용하여 수집되는, 예시적 X-선 에너지 스펙트럼을 도시한다. X-선 튜브는 형광 X-선의 방출을 촉진할 수 있다. 형광 X-선의 상대적 에너지는 X-축을 따라 표시되고; 이러한 스펙트럼에서 에너지 채널들의 총 수는 8,192개 채널들이다. Y-축은 각각의 에너지 채널에 기록되는 그 수의 신호들을 로그 스케일로 표시한다.
도 6의 스펙트럼은 60초의 총 데이터 수집을 나타내고; SDD 검출기의 ICR(input count rate)(초당 검출기와 상호작용하는 이벤트들의 수)은 초당 대략 153,200 이벤트들이었다. SDD 검출기의 OCR(output count rate)(초당 EDS 시스템에서 나오는 이벤트들의 수)은 초당 대략 131,700 이벤트들이었고; 시스템 데드 타임(ICR과 OCR 사이의 차분)은 14%이었다. FWHM(full width of the main peak at half its maximum value)으로서 정의되는, 이러한 X-선 스펙트럼의 에너지 분해능은, 159 eV(electron volts) 또는 2.48%이었다.
자연적으로 발생하는 철(대부분 55Fe임)로부터의 가장 흔한 형광 X-선은 6.40 keV의 에너지를 갖는다. 도 6의 에너지 스펙트럼에서, 이러한 X-선 방출 피크는 650에서 대략 채널 2,550으로 도시된다. 55Fe의 특성인 것으로 알려진 다른 형광 X-선은 도 6의 X-선 에너지 스펙트럼에서 652에서 볼 수 있는 7.06 keV에서의 방출 피크이다. 샘플(또는 주위 대기)에서의 다른 원소들로부터의 덜 흔한 X-선 형광은 또한 654에서의 에너지 스펙트럼에서 볼 수 있다.
2개의 추가적, 뚜렷한 피크들은 채널들 5,000과 5,500 사이에서 (656과 658에서) 볼 수 있다. 이러한 피크들은 고-에너지 형광 X-선들이 아니라 오히려 55Fe의 더 낮은 에너지 특성 피크들, 각각 (650 및 652에서) 6.40 keV와 7.06 keV로부터의 신호들의 중첩에 기인하는 것이다. 이러한 피크들의 중첩은, 펄스 누적 때문에, 후속 신호의 도달 이전에 검출기가 제1 이벤트로부터 적절히 복구할 수 없는(검출기 출력 신호가 기준선으로 돌아가지 않음) 빠른 연속으로 방사선이 검출기에 도달할 때 SDD 검출기의 출력에서 발생한다.
SDD 검출기의 디지털화된 출력에서의 펄스 누적은 X-선 에너지 스펙트럼에서의 누적 피크들을 초래하여, 이러한 피크들은 이들이 샘플에서 발생하는 다른 형광 X-선들로부터 스펙트럼 피크들을 마스킹할 수 있기 때문에 정확한 재료 특성화를 방해할 수 있다. 따라서, 신호-처리 유닛(114)은 위에 설명된 바와 같이 SDD 검출기의 출력에서 펄스들의 위치 및 진폭을 결정하기 위해 이용된다.
본 발명의 접근방식은 많은 다른 분야들에 적용될 수 있다. 일부 구현들에서, 펄스 누적은 지진 데이터 처리에서의 문제점이다. 일부 접근방식들은 (우수한 결과들을 생산할지라도) 계산적으로 집약적이고; 일부 애플리케이션들에서 결과들이 일부 기술들에 의해 제공되는 바와 같이 우수하지는 않더라도, 본 발명의 방법은 상대적으로 빠르고 저렴한 대안적인 접근방식이 제공되도록 과도한 계산적 오버헤드 없이 지진 데이터의 처리에 적용될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에서, 반사 지진학 시스템은 비-제한적인 예로서 석유에 대해 지하 탐사를 수행하기 위해 음향 에너지를 이용하는데 사용된다. 음향 반사, 또는 반사 지진학은, 지하 환경의 특성들을 결정하기 위한 지진학의 원리들을 사용하는 지구 물리 탐사를 위한 기술이다. 반사 지진학은 폭발, 진동자들 또는 특별히 설계된 에어 건을 사용하여 착수 지점에서 지표면 아래로 지진 파동들을 착수시키는 것에 의해 수행된다. 따라서 생성되는 지진 파동들은 지구를 통해 수행되는 일종의 탄성 파동이다. 화강암, 혈암, 가스 또는 석유과 같은, 상이한 종류의 지하 재료들은 상이한 음향 임피던스들을 갖고, 그래서 착수된 지진 파동들이 재료들 사이의(즉, 재료들 사이이고 음향 임피던스들이 상이한) 경계에 마주질 때, 파동 에너지의 일부는 경계를 통해 전달될 것이고, 파동 에너지의 일부는 경계에서 반사될 것이다. 반사파의 진폭은 경계에 진입하는 파동의 진폭, 파동이 경계와 교차하는 각도 및 2가지 재료들 사이의 임피던스 차이에 의존한다.
경계로부터 지표면까지 다시 반사되는 지진 파동의 일부는 지진계 어레이에 의해 검출된다. 지진계 어레이는, 반사되는 지진 파동들에 의해 유도되는, 지동을 전기 신호들로 변환하는 복수의 개별 수진기들을 포함한다. 사용시, 수진기들은 지표면에 연결되고, 케이블들과 함께 접속된다. 다음으로 수진기에 의해 출력되는 전기 신호들은 추가적 분석 및 처리를 위해 기록 스테이션에서 기록된다. 기록 스테이션은, 도 1의 펄스 처리 보드(114)와 유사하고, 수진기들의 출력에서 개별 신호들을 분해하기 위해, 수진기들에 의해 출력되는 전기 신호를 수신하고 처리하도록 적응되는, 펄스 처리 보드를 포함한다.
이러한 기술의 일부 애플리케이션들에는, 반사된 지진 파형들의 기록을 위한 다수의 음향 검출기들을 갖는 단일 폭발 지점이 있을 수 있다는 점이 주목되어야 한다. 다른 애플리케이션들에서는 지하 환경의 보다 강건한 모델을 결정하기 위해 다수의 음향 검출 장소들과 함께 다수의 폭발 장소들이 사용될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 유사한 시스템은 대양 환경들에서 탐사 조사들을 수행하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 실시예에서, 시스템은 여기 소스로서 공압 에어 건들의 어레이를 견인하는 선박을 포함한다. 이러한 건들은 해저 아래에서의 지진 파동들을 촉진하도록 대양 내에 (300 Hz 및 250 dB까지인) 저주파 음향 펄스들을 방출한다. 시스템은 또한 반사된 지진 파동을 검출하기 위한 다수의 지진의 케이블들을 포함하고; 이러한 케이블들- 통상적으로 병렬로 배치됨 -은, 본 실시예에서, 적어도 길이가 6 킬로미터이고 150 미터 이격되며, 그리고 해저 아래의 특징들을 반사해내는 음향 신호들을 기록하기 위해 각각의 케이블을 따라 일정한 간격으로 수중청음기들이 제공된다. 이 시스템은, 본 실시예에 따라서, 도 1의 펄스 처리 보드(114)와 유사하고 이러한 수중청음기들의 출력에서 개별 신호들을 분해하기 위해 수중청음기들의 출력을 수신하고 처리하기 위한 (선박 상의) 펄스 처리 보드를 포함한다.
반사 지진학은 대지 및 대양 환경들 양자 모두에서 탄화수소를 탐사하는 주요 형태이고, 석탄, 광석들, 광물들 및 지열 에너지를 포함하는 다른 자원들을 찾는데 사용될 수 있다. 얕은 지하 특징들의 더 많은 검출을 위해, 깊이 수십 미터까지, 탄성 파동들 대신에 전자기 파동들이 사용될 수 있고, 지면 침투 레이더라 지칭되는 기술이다. 모든 이러한 시스템들은, 본 발명의 다른 실시예들에 따라서, 도 1의 펄스 처리 보드(114)와 유사하고 이러한 개별 검출기들의 출력에서 개별 신호들을 분해하기 위해 음향 또는 레이더 검출기들의 출력을 처리하기 위한 펄스 처리 보드를 포함한다.
본 발명의 방법은 또한 많은 재료 또는 제품 분석 분야들에 이용될 수 있다. 일부 구현들에서, 반도체 처리 및 제조는 샘플들의 파라미터들을 추정하기 위해 고-분해능 측정 디바이스들 및 기술들을 이용하며; 예를 들어, 실리콘의 반도체 기판들 상에 박막들- 산화물들, 금속들 또는 유전체들 -이 퇴적되는 그곳에서 다양한 측정들이 수행된다. 제조 동안 높은 수율들을 보장하기 위해 막들의 두께를 추정하고, 불순물들을 식별하며 굴절률을 결정하는데 비파괴 기술들이 특히 유용하다. 반도체 제조에서 특히 유용한 데이터의 일종은 비소, 인 및 붕소와 같은 도펀트들의 이온 주입의 투여량 및 프로파일에 관련되는 것이며; 이러한 데이터는 변하는 예각들로 수행되는 X-선 형광 측정들로 획득될 수 있고, Si(Li) 검출기와 같은 에너지-분산형 고체-상태 검출기를 사용하여 수집될 수 있다. 본 발명의 방법은 이러한 분야에서 이러한 검출기의 출력을 처리하는데 사용될 수 있다.
자동화된 DNA(deoxyribonucleic acid) 서열분석에서는, 임의의 주어진 시간에 검출 영역에 단 하나의 뉴클레오티드만이 존재하는 것을 보장하는 것에 의해 펄스 누적(및 이에 따른 데드-타임)의 문제점이 회피될 수 있다. 그러나, 그렇게 할 필요성은 본 발명의 방법의 사용에 의해 실질적으로 감소될 수 있다- 매우 더 빠른 데이터 수집을 허용함 -.
유사하게, 소형 전자 회로들의 광범위한 사용은 고-분해능 측정이 가능한 정교한 분석 기술들에 대한 필요성을 생성한다. 일부 구현들에서, 포토루미네슨스 수명 분광은 반도체들, 특히 로컬 결정화 결함들로 인한 구조적 불연속성의 발생 정도에 영향을 받기 쉬운 갈륨 비소와 같은 화합물들의 것들에서 포토루미네슨스를 측정하는데 사용된다. 일부 다른 구현들에서, 이러한 결함들은 광 발광 출력에서의 변동들로서 검출되고, SPAD(single photon avalanche diode) 검출기들로 측정된다. 이러한 검출기들의 출력은 검사중인 샘플의 광 발광 수명 지연 특성들의 측정을 허용하도록 처리된다. 일부 구현들에서, GaAs 기판들에서 포토루미네슨스의 빠른 감퇴는 고 반복 레이트 펄스화된 레이저 소스들의 사용을 허용하여, 이론적으로는 초당 500,000 카운트의 데이터 수집 레이트를 허용한다. 실제로, 펄스 누적은 훨씬 더 빠른 상업적으로 입수가능한 시간 대 진폭 변환기의 유한 변환 데드 타임으로 인해 초당 약 100,000 카운트로 이러한 애플리케이션들에서의 최대 데이터 수집 레이트를 제한한다. 이러한 검출기들로부터의 데이터를 처리하도록 이용되는, 본 발명의 방법은 이러한 애플리케이션들에서 상당히 더 높은 데이터 수집 레이트들을 허용할 것이다.
본 기술분야에 숙련된 자는 위에 설명된 방사선 검출기 구성이 단지 예시적인 실시예라는 점을 용이하게 이해할 것이다. 본 발명은 본 명세서에 설명된 바와 같은 예에 대해 방사선, 진동 또는 다른 종류의 에너지에 대한 임의의 검출기 시스템에 유사하게 적용될 수 있다.
일부 구현들에서는, 이에 제한되는 것은 아니지만, 본 발명이 적용될 수 있는 다른 변형된 구성들은 이하를 포함한다:
1) 예를 들어, 이에 제한되는 것은 아니지만, 바륨 불화물(BaF2), 칼슘 불화물(CaF2), 비스무트 게르마늄산염(BGO), 카드뮴 텅스텐산염(CdWO4), 세슘 요오드화물(CsI), 또는 탈륨으로 도핑된 CsI(Tl), 나트륨으로 도핑된 CsI(Na)인, 수많은 다른 종류의 유기 또는 무기 신틸레이터들에 의한 방사선의 검출. 가돌리늄 산황화물(Gd2O2S), 란탄 브롬화물(LaBr3), 란타늄 염화물(LaCl3), 납 텅스텐산염(PbWO4), 루테늄 요오드화물(LuI3), 루태튬 옥시오쏘실리케이트(LSO), 탈륨으로 토핑된 나트륨 요오드화믈 NaI(Tl), 이트륨 알루미늄 가넷(YAG), 아연 황화물 (ZnS), 아연 텅스텐산염(ZnWO4).
2) 감마-선 광양자에 의해 퇴적되는 에너지에 의해 반도체들에 생되는 전하 캐리어들(전자들 및 정공들)의 검출에 의존하는 고체 상태(반도체) 검출기들에 의한 방사선의 검출. 예를 들어, 리튬-도핑된 실리콘 및 게르마늄, 카드뮴 텔루르화물 또는 카드뮴 아연 텔루르화물로 이루어진 검출기들.
3) SEM(Scanning Electron Microscopy)에서의 전자 검출. 2가지 전자 검출기 종류가 SEM 촬영에 사용될 수 있다: 신틸레이터 타입 검출기들(Everhart-Thornley)은 2차 전자 촬영에 사용되며, 여기서 검출기는 향상된 신호 대 잡음비를 위해 전자들을 검출기에 끌어당기는 포지티브 전압으로 충전되고, 한편 후방 산란된 전자들을 위한 검출기들은 신틸레이터 또는 고체-상태 검출기일 수 있다.
4) 유동 혈구 계산에서의 광 방사선 검출. 유동 혈구 계산에서, 검출기들은 통상적으로 실리콘 포토다이오드들 또는 PMT들(photomultiplier tubes)을 포함한다. 실리콘 포토다이오드들은 광 신호가 강할 때 전방 산란을 측정하는데 사용될 수 있다. PMT들이 더 민감한 기기들이고, 스캐터 및 형광 판독들에 이상적이다.
도 7은 도 1의 분광 장치의 기능적 엘리먼트들의 개략도이고, 도 1의 장치에 의해 이용되는 펄스 누적 복구를 위한 신호 처리 방법을 보다 상세하게 설명하기 위해 제공된다. 도 7을 참조하면, 방사선 검출기(750)는 AFE(analog front end)(754)를 통해 펄스 처리 보드(752)에 접속된다. AFE(754)의 목적은, 본 실시예에서, 12-비트 변환 정밀도로 125 MHz에서 아날로그-디지털 변환을 수행하는 것에 의해서 방사선 검출기(750)에 의해 생산된 신호를 디지털화하는 것이다.
일단 방사선의 출력이 AFE(754)에 의해 디지털화되면, 펄스 누적 복구를 위한 신호 처리 방법이 구현된다. AFE(754)에 의해 생산된 디지털 신호는 펄스 처리 FPGA(Field Programmable Gate Array)(756)에 전달된다. 다음으로 펄스 처리 FPGA(756)는 본 실시예의 펄스 처리 방법을 구현한다; DSP(digital signal processing) 코프로세서(758)는 펄스 처리 방법을 구현시키기 위해 펄스 처리 FPGA(756)를 지원하는데 사용될 수 있다. 펄스 처리 FPGA(756)에 의해 요구되는 변수들 및 펄스 처리 방법의 중간 단계들에서 생산된 데이터는 메모리(760)에 저장된다. 신호 처리는, 제어 프로세서(764)와 함께, 신호 처리의 구현을 수정하는데 사용될 수 있는 데이터/제어 인터페이스(762)를 통해 제어된다. 신호 처리 방법으로부터의 출력 데이터는 데이터/제어 인터페이스(762)를 통해 디스플레이(766)에 디스플레이될 수 있다. 디스플레이(766)는, 원한다면, 후-처리 및 시스템 제어를 수행하는데 사용될 수 있는 컴퓨터에서 제공된다.
도 8a, 8b 및 8c는 각각 1000 마이크로초, 100 마이크로초 및 10 마이크로초의 시간 범위들에 대해, 검출기 출력 데이터의 디지털화의 결과인 예시적 파형들을 도시한다. 이러한 도면들에서의 다양한 피크들은 각각 감마 선들의 검출에 대응한다. 일부 피크들은 단일 감마 선만의 존재를 표시할 수 있는 이산 신호들 또는 펄스들(870, 872)로서 나타난다. 다른 피크들은 2대의 피크들(876)의 또는 3개 이상 피크들(874)의 누적에 기인한다.
도 9a, 9b 및 9c는 본 발명의 예시적 실시예에 따라 각각 펄스 누적의 예시적인 형태들, 즉: '테일-엔드 누적', '피크 누적' 및 '다수의 피크 누적'을 도시한다. 도 9a, 9b 및 9c에 도시된 바와 같이, 펄스 누적의 효과는 에너지 E 대 시간 t(양자 모두 임의의 단위들임)로서 표시되는 예시적 신호들 또는 펄스들에 의해 도시된다. 도 9a는 이용되는 펄스 컨디셔닝의 종류에 따라서, 한 펄스(981)의 테일(980)이 후속 펄스(982)의 진폭에 상당한 포지티브 또는 네거티브 바이어스(도시된 실시예에서는 포지티브임)를 제공할 수 있는, 소위 '테일-엔드 누적'을 도시하는 것이다. (펄스들이 우세한 전체 시간 간격에 비교할 때) 2개 펄스들 사이의 시간 변위, Δt가 비교적 크지만, 제2 펄스(982)의 도달시 신호 엔벨로프 또는 궁극적 파형(984)은 상당히 0 위이다.
2개 펄스들 사이에 진정한 0 신호-상태의 부재는 제1 펄스의 테일로서 분석에 오류를 일으키고, 오류로 제2 펄스의 진폭을 부풀린다. 도 9b는 펄스 누적의 제2 형태, '피크 누적'을 도시한다. 여기서 2개의 펄스들 (986) 및 (988)은 시간적으로 가까이 이격되어 도달한다(즉, 펄스들 사이의 시간 변위 Δt는 펄스들이 우세한 전체 시간 간격과 비교하여 작음). 궁극적인 출력 파형(990)은 성분 펄스들 중 어느 하나의 것보다 다소 더 큰 진폭의 단일 펄스로서 대략 나타난다. 검출기를 통하는 이벤트들의 플럭스가 극심한 상황들에서는, 검출기의 응답 시간 내에 도달하는 다수의 피크 누적에 이르게 되는 다수의 이벤트들을 갖는 것이 드문 것이 아니다. 이러한 경우가 도 9c에 의해 도시된다. (992에 도시된 것들과 같은) 다수의 신호들 또는 펄스들이 랜덤한 시간 분리 Δt로 도달하고 합계되어 성분 신호들의 파라미터들이 추출되기 어려운 궁극적인 파형(994)를 생산하게 된다.
본 실시예에 따른 펄스 누적에 대처하는 방법의 일 성분은 신호들 또는 펄스들의 특정 파라미터들의 추정이고; 이러한 파라미터들은 검출기 데이터 스트림에서의 모든 감마 선들의 수, 도달 시간 및 에너지이다. 이러한 파라미터들은, 본 실시예에 따라, 데이터 스트림에서의 신호들을 수학적으로 모델링하는 것에 의해 추정된다.
신호
모델링
도 10은 본 발명의 예시적 실시예에 따른 이벤트 검출 프로세스의 예시적 모델링을 도시하는 도면이다. 방사선 또는 다른 에너지 이벤트들 g(t)(1000)는 측정 프로세스 m(t)로 표현되는 검출기(1002)에 입사되고, 검출기로부터의 출력 데이터 y(t)(1004)의 결과가 된다. 샘플링 프로세스(1006)의 추가는 디지털 검출기 데이터 또는 '시계열들' x[n](1008)을 생산한다.
위에 설명된 모델에 에너지 이벤트 검출의 물리적 프로세스에 대한 일부 지식을 추가하는 것이 가능하다. 도 11은 본 발명의 예시적 실시예에 따른 도 10에 도시된 에너지 검출 프로세스의 보다 상세한 수학적 모델을 도시한다. 검출기에 대한 입력 g(t)는 수학식 1을 특징으로 하고, 여기서 입력 g(t)는 미지 개수(N)의 랜덤 진폭(α) 및 도달 시간(τ)의 델타-함수형 임펄스들인 것으로 가정된다. 이러한 입력의 예시적 구현은 (1110)에 도시된다.
검출기는, (1112)에 도시되고, 검출기 임펄스 응답 d(t)이라 지칭되는, 인입 이벤트들에 대한 구체적인 응답들을 갖는 것으로 가정된다. 검출기 임펄스 응답의 디지털화된 버전은 d[n]으로 표시된다.
검출기로부터의 출력은 (1116)에 도시되고, 수학식 2를 특징으로 하며, 여기서 검출기 출력 y(t)는, 미지의 에너지 (α) 및 미지의 도달 시간(τ)을 갖는, 미지 개수의 사전결정된 형태의 신호들 d(t)의 합이다. 랜덤 노이즈의 소스들 ω(t)(1114)에 대해 고려한다. 디지털 검출기 데이터 x[n]는 (1118)에 도시되고, 아날로그-디지털 변환기에 의해 생산된다.
아날로그-디지털 컨버터(306)의 출력에서의 디지털화된 신호 x[n]는, (1118)에 도시된 바와 같이, 아래와 같이 주어진다:
여기서 d[n]는 미리결정된 형태의 신호 d(t)의 이산 시간 형태이고, Δ i 는 i번째 신호에 대한 샘플들에서의 지연이고, ω(n)은 노이의 이산 시간 형태이다. 디지털화된 신호 x[n]는 또한 다음과 같이 행렬 형태로 기입될 수 있다:
여기서, A는 m x N 행렬이고, 그 엔트리들은 아래와 같이 주어진다:
또한, T는 샘플들에서의 d[n]의 길이이고, m은 디지털화된 신호 x[n]에서의 샘플들의 총 수이고, α는 N 신호 에너지들의 벡터이고, ω는 길이 m의 노이즈 벡터이다. 행렬 A는 또한 아래와 같이 묘사될 수 있다:
따라서, 행렬 A의 열은 신호 형상의 다수의 버전들을 포함한다. 개별 열들의 각각에 대해 신호 형상의 시작 지점은 신호 시간적 위치에 의해 정의된다. 일부 구현들에서는, 이러한 데이터에서의 신호들이 위치들 2, 40, 78 및 125에 도달하면, 행렬 A의 열 1은 제1 행에서 '0'을 가질 것이고, 신호의 제1 데이터 지점은 제2 열에 형성되고, 신호의 제2 데이터 지점은 제3 행에 형성되는, 등등이다. 제2 열은 신호 형태가 뒤따르는 행 40까지 '0'을 가질 것이다. 제3 열은 행 78까지 '0'을 가질 것이고; 제4 열은 행 125까지 '0'을 가질 것이며 다음으로 신호 형태를 가질 것이다. 따라서, 행렬 A의 사이즈는 식별된 신호들의 수(이는 열들의 수가 됨)에 의해 결정되는 한편, 행들의 수는 '시계열들'에서의 샘플들의 수에 의존한다.
본 실시예의 신호 처리 방법은 따라서, 검출기 출력에서의 성분 신호들의 수(N) 뿐만 아니라 성분 신호들 각각의 에너지(α) 및 도달 시간(τ)를 포함하는, 검출기 데이터의 일부 미지의 파라미터들의 정확한 추정을 제공하려고 시도한다.
펄스 형상 변환
지금까지, 펄스 누적 거부 처리는 개별 펄스 에너지들을 추정하려는 시도에 응답하여 검출기 임펄스 응답의 전체 형상의 사용을 수반하였다. 그 결과, 계산은 치수 45x45의 (대략) 전체 행렬의 분해를 포함하는, 행렬 방정식들의 시스템의 솔루션을 수반했다.
본 발명은, 통상적인 검출기 데이터의 곡선형 피크 파형과 대조적으로, 스텝 함수를 실질적으로 닮은, 추가 처리에 대해 더 간단한 형태로 신호가 이미 존재하거나 또는 변환되는 것을 먼저 보장하는 것에 의해, 종래 기술 방법들의 컴퓨팅 및 구현 도전과제들을 회피한다. 이는 종래 기술 방법들의 계산 부담을 상당히 감소시키고, 수신 신호들의 처리를 매우 더 높은 입력 카운트 레이트들로 가능하게 하며, 일단 처리되면, 매우 더 높은 출력 카운트 레이트들로 신호들의 출력을 가능하게 한다.
AFE에 의해 생산된 디지털 신호는 펄스 형상 변환기를 포함하는 펄스 처리 FPGA(Field Programmable Gate Array)(756)에 전달된다. 도 12는 실시예에 따른 펄스 형상 변환을 사용하여 검출기 데이터의 파라미터들을 설명하는 히스토그램을 결정하기 위한 예시적 프로세스를 도시한다. 도 12에 도시되는 단계들은 펄스 처리 FPGA(756)에 의해, 또는 DSP 코프로세서(758) 및/또는 제어 프로세서(764)에 의해서와 같이 임의의 다른 컴포넌트에 의해 수행될 수 있다. 블록 1220에서는, 펄스 감쇠 시간을 무한을 향해 확장하기 위해 펄스 형상 변환을 사용하여 펄스 처리 FPGA(756)가 검출기 데이터를 처리한다. 블록 1222에서는, 펄스들의 존재를 검출하기 위해 펄스 처리 FPGA(756)가 검출기 데이터를 더 처리한다. 블록 1224에서는, 펄스 처리 FPGA(756)가 검출된 펄스들의 관심의 에너지 및/또는 다른 파라미터들을 추정한다. 블록 1226에서는, 펄스 처리 FPGA(756)가 이하 상세히 설명되는 검증 프로세스를 통해 추정의 정확도를 검증한다. 마지막으로, 블록 1228에서는, 펄스 처리 FPGA(756)가 추가적 후처리를 위해 사용자에 의해 사용될 수 있는 히스토그램을 구성하기 위해 이러한 검증된 에너지 추정들을 사용한다.
도 13은 검출기에서 수신되는 방사선에 대한 예시적 펄스 형상을 도시한다. 앞서 설명된 바와 같이 그리고 도 13을 참조하여 설명되는 바와 같이, 데이터 스트림은 그 형상이 통상적으로 급격한 상승 에지(1332)와, 피크(1334)에 도달하고 나서, 기준선(1336)으로 감쇠하는 보다 점진적인 하강 에지로 구성되는 펄스들(1330)을 포함한다. 펄스 형상 변환기 모듈은 시간 도메인에서 각 펄스의 상승 에지를 압축하고 하강 에지를 확장하는 역할을 한다. 이상적으로, 상승 에지는 즉각적이 되도록 압축될 것이고, 하강 에지는 무한으로 확장될 것이지만, 검출기 펄스 형상의 특성들은 이러한 이상적인 것에 얼마나 가까이 달성될 수 있는지를 결정할 것이다.
펄스 형상 변환기는, 예를 들어, 가우시안 또는 단일 지수 펄스 형상들인, 적절한 변환 동작들로 펄스 형상들의 범위의 임의의 수를 원하는 스텝 파형으로 변환할 수 있다. 그러나, 이하 설명되는 바람직한 실시예는 검출기에서의 이벤트 검출의 물리적 프로세스를 가장 가까이 나타내는 이중 지수 파형으로 신호 펄스들을 모델링하여, 검출 이벤트들의 가장 정교하고 정확한 특성화를 제공한다.
구현 1 - 이중 지수:
도 13에 도시된 바와 같이, 예시적 검출기 펄스 형상은 이중 지수 파형에 의해 모델링될 수 있다:
여기서:
p(t)는 펄스이고,
A는 펄스 에너지이며,
a, b는 펄스 형상의 하강 및 상승 에지들을 결정한다.
이중 지수 펄스 형상에 대해, 펄스 형상 트랜스포머는 인입 데이터 스트림에 대해 이하의 조작을 수행한다:
여기서:
x(n)는 샘플 'n'에서의 인입 데이터 스트림 값이고,
a, b는 펄스 형상의 하강 및 상승 에지들을 결정하며,
y(n)는 스텝형 데이터 스트림이고, 이는 추가적 스케일링을 요구할 수 있다.
이것은 표준 IIR(infinite-impulse-response) 필터 구조로 구현될 수 있다.
과거에 펄스 형상 변환의 사용은, 통상적으로 각각의 개별 펄스를 격리시키려고 시도하는 것에 의해, 처리율을 향상시키기 위해 펄스 누적의 발생률을 감소시키는 목적이 있었다. 대조적으로, 위에 설명된 바와 같이 무한을 향하여 트레일링 에지를 확장하는 결과는 펄스 누적이 상당히 증가된다는 점이다. 주어진 펄스에 대해, 그 뒤에 도달하는 모든 펄스가 그 무한히 긴 펄스 응답에 누적될 것이다. 본 처리 방법은, 따라서, 본 기술분야에 숙련된 자에게 역효과이고 비직관적인 것으로서 보일 수 있지만, 이러한 중간 처리 단계는 이러한 변형된 상태에 제시될 때 다음 처리 단계들에서 검출기 데이터의 훨씬 간단한 계산 분석을 가능하게 한다.
도 14a 및 14b는 펄스 형상 변환 프로세스에서 검출기 임펄스 응답 데이터를 스텝형 데이터(적분 데이터라고도 함)로 변환한 예시적 결과를 도시한다.
샘플들의 삭제:
(상승 에지 시간을 0으로 압축하고 하강 에지 감쇠 시간을 무한으로 확장하는 것에 의한) 본래 펄스 스트림의 이상적 스텝 형상으로의 변환은, 모델링 제한들, 2차 효과들, 펄스 형상 변환을 구현하는데 이용가능한 리소스들에 대한 제한들로 인해, 항상 달성할 수 있는 것은 아니다. 특히, 도 15는 여러 샘플들에 대해 발생하는 변환된 펄스들의 예시적 상승 에지를 도시한다.
이상적으로 변환된 펄스 형상이 제공할 계산 감소에서의 이점을 획득하기 위해, 계산들은 경미하게 수정될 수 있다. 하나의 바람직한 수정은 각각의 펄스의 상승 에지 영역(실제 변환된 펄스 데이터가 이상적으로 변환된 펄스와 상이한 곳)이 계산들에서 제외된다는 것을 보장한다. 만곡 형상이 이론적으로 모델링될 수 있지만, 이것은 계산적으로 비쌀 것이고, 보다 바람직한 선택사항으로서, 상승 에지 주위의 세트 윈도우 내에서 샘플들을 삭제하는 것은 모델링되지 않은 펄스 상승 시간에서 비롯되는 쟁점들, 및 또한 도달 추정의 시간에서의 임의의 에러를 회피한다. 너무 많은 샘플들이 삭제되면, 누적이 다시 쟁점이 될 수 있고, 너무 적은 샘플들이 삭제되면, 계산에 포함되는 일부 펄스 천이가 여전히 존재할 수 있어, 추정 에러들에 이르게 된다. 데이터 스트림의 그러한 부분들 삭제함으로써, 진폭 추정들은 변환이 이상적이었지만 결과에서의 임의의 저하가 경미한 것처럼 수행될 수 있다. 제1 이벤트의 삭제된 영역동안 하나 이상의 이벤트들이 도달하면, 삭제된 영역은 클러스터에서 이벤트들의 모든 중접하는 삭제된 영역들을 커버하도록 확장된다. 클러스터는 단일 이벤트로서 취급되지만, 누적으로서 플래그된다.
신호 검출
변환된 데이터 스트림 데이터는 다음으로 펄스들의 존재에 대해 분석된다. 디지털화된 검출기 파형에서의 신호들의 검출은 "검출 측정 기준(detection metric)" 모델을 일정한 수의 데이터 지점들에 피팅(fitting)하는 것에 의해 달성된다. 이러한 고정 길이 "검출 윈도우(detection window)"는 디지털화된 검출기 데이터를 통해 지속적으로 회전된다. 검출 윈도우 사이즈들은 4 내지 128 초과 샘플들로 변할 수 있지만, 그러나, 64 초과 샘플들을 사용하는 처리 비용으로 인해, 최적의 윈도우 사이즈는 4 내지 64 샘플들 사이이다.
검출은 데이터의 하나 이상의 슬라이딩 윈도우 세그먼트들로 예상된 펄스 형상의 최소-제곱 피트를 실행하는 것에 의해 구현된다. "슬라이딩 윈도우(sliding window)"라는 용어는 일반적으로 데이터의 유한 길이 세그먼트들(예를 들어, 윈도우들)에 대해 수학적 계산들을 수행하는 반복 프로세스를 지칭한다. 수학적 계산들은 순차적으로 윈도들에서 수행되고, 각각의 윈도는 인접한 윈도우들과 중첩할 수 있다. 일부 실시예들에서, 2개의 인접 윈도우들은 그 시작 및 종료 지점들에서 하나의 샘플 정도로 적게 상이할 수 있다. 본 실시예에서, (각각의 윈도우 위치에서) 추정되는 파라미터 피트는 검출 측정 기준으로서 사용될 수 있다.
예상된 펄스 형상을 윈도우 세그먼트로 피팅하기 위한 최소-제곱 추정자는 다음에 의해 주어진다:
여기서:
x(k)는 샘플 'k'에 대한 검출 측정 기준고,
b(k) = [y(k-N/2),..., y(k),... y(k+N/2-1)]T, 즉, 샘플 'k'를 중심으로 하는, 스텝형 데이터 스트림의 세그먼트이고,
A는 중심 예상된 펄스 형상의 벡터이다.
더 이른 펄스 형상 변환 프로세스의 결과로서, 변환된 펄스 형상은 스텝 함수에 의해 가까이 근사화된다. 펄스 형상이 이미 이상적 스텝-함수에 있거나, 이로 변환된 것으로 가정하는 것은, 성능에서의 경미한 감소만을 겪으면서 구현의 계산 부담이 상당히 감소되는 것을 허용한다. 예상된 펄스 형상 벡터 A가 길이 'N'의 제로-평균 스텝 함수이면, 예를 들어:
(ATA)- 1 항은 상수이고,
AT.b(k) 항은 AT.b(k-1) 항에 밀접하게 관련되고, 다음에 의해 주어진다는 점을 관찰할 수 있다:
따라서 이상적 펄스를 스텝형 데이터 스트림에 피팅하기 위한 최소-제곱 추정자는 가산 또는 감산 및 단순한 스케일링을 사용하여 이전 추정으로부터 증진적으로 업데이트될 수 있다.
펄스 검출 측정 기준은 펄스의 존재 또는 부재를 결정하기 위해 분석된다. 어또한 펄스도 존재하지 않는 경우, 검출 측정 기준은 노이즈를 의미하는 그저 0이다. 펄스가 펄스-검출-측정 기준 윈도우에 진입함에 따라, 검출 측정 기준은 0으로부터 증가하고 펄스가 윈도우에서 중심에 있을 때 최대에 도달하며, 펄스가 윈도우를 떠남에 따라 0으로 다시 하강한다. 다수의 펄스들이 윈도우에 존재하면, 검출 측정 기준은 다수의 피크들을 나타낸다. 펄스의 존재를 검출하기 위해 조합되는 2가지 테스트들이 있다:
1) 제1 테스트는 노이즈로 인한 허위 트리거링을 제거하기 위한 단순 노이즈-임계값 테스트이다. 검출 측정 기준은 단순 임계값에 비교된다. 측정 기준이 임계값 미만이면, 어떠한 펄스도 존재하지 않는 것으로 간주된다. 이것이 임계값을 초과하면, 하나 이상의 펄스들이 존재할 수 있다. 임계값은 노이즈로 인한 허위 트리거링의 확률이 허용가능하게 낮은 것을 보장하기에 적절한 레벨로 설정된다. 펄스 처리 FPGA(756)는, 예를 들어, 신호에서의 노이즈의 분산에 기초하여 허위 트리거링의 확률을 결정할 수 있다. 펄스 처리 FPGA(756)가 분산에 기초하여 임계값을 설정할 때, 확률은 허용가능한 레벨로 설정될 수 있다.
2) 제2 테스트는 검출 측정 기준에서의 현저한 피크들에 대한 탐색이다. 이것은 피크의 기울기가 포지티브에서 네거티브로 변할 때 발생한다. 피크의 부근에서, 검출 측정 기준은 2차 근사화에 의해 모델링될 수 있다. 검출 측정 기준 스트림의 슬라이딩 윈도우 세그먼트의 2차 근사화가 수행된다. 상태 머신은 언제 검출 측정 기준이 피크와 마주치는지 결정하기 위해 2차 계수들을 모니터링하는데 사용될 수 있다. 2차 계수들의 추가적 처리는 펄스의 도달의 서브-샘플 시간의 추정을 제공한다.
피크가 존재하고, 노이즈에 의해 초래된 것 갖지 않다는 점을 테스트들이 나타내면, 신호 검출 이벤트가 선언된다. 스텝형 데이터 스트림에서의 펄스의 위치가 플래그되고, 에너지 추정자에 전달된다.
검출 측정 기준의 성능이, SDD 검출기로부터 수집되는 데이터에 대해, 도 16a 및 16b에 도시된다. 검출 측정 기준은 새로운 신호의 도달에 신속하게 응답하고, X-선의 상승 에지가 통과한 이후 곧 안정 상태 값으로 다시 감쇠한다. 서로에 가까이 도달하는 2개의 유사한 사이즈의 펄스들에 대한 검출의 한계는 (NDW/2 - 1)이고, 여기서 NDW는 샘플들에서의 검출 윈도우의 길이이다. 8개 샘플들의 검출 윈도우 및 60 Hz의 디지털화 레이트를 사용하는 것은 50 ns의 정도로 펄스 쌍 검출 한계를 줄 수 있다.
검출 알고리즘은 2차 모델을 검출 측정 기준의 5개 샘플들의 슬라이딩 윈도우에 피팅한다. 피크가 선언되기 위해서, 알고리즘은 분해를 검사하고, 곡률이 허용된 범위 내에 있고, 상수가 임계값 위이며, 선형 항이 포지티브에서 네거티브로의 변화를 갖는다면 피크를 선언한다. 일 실시예는 검출 윈도우에 대해 5개의 샘플들을 사용하는데 그 이유는 이것이 특히 단순한 FPGA 동작을 생산하기 때문이고; (-2, -1, 0, 1, 2) 및 (4, 1, 0, 1 4)의 계수로, FPGA에서 경미한, 비트-시프팅이 사용될 수 있다. 그러나, 샘플들의 임의이 수가 검출 윈도우에 대해 선택될 수 있다.
펄스 에너지 추정
(누적이 있는 또는 없는) 펄스들의 그룹의 진폭들의 추정은 이하의 수학식에 따라서 스텝형 데이터 스트림의 섹션의 최소 제곱 분해에 의해 수행된다:
여기서,
b는 스텝형 데이터 스트림의 세그먼트이고,
A는 수학식 6에서 위에 설명된 형태의 시스템 행렬이고, 그 열들은, 펄스 검출 처리에 의해 결정되는 예상된 펄스 위치들에 할당되는, 펄스 형상들을 포함하며,
x는 펄스들의 진폭들의 추정값이다.
펄스의 상승 에지가 0 시간 근처로 압축되었고 펄스 형상의 감쇠 시간이 무한으로 확장될 때, 시스템 행렬 A는, 도 23에 도시된 바와 같이, (AT.A)-1이 좁은 대역폭을 갖는 대역-사선형(band-diagonal)이게 하는 형태의 것이다. 누적 항들은 바로 인접하는 펄스들을 제외하고는 모두로부터 대부분 분리된다. (AT.A)-1의 논-제로 항들은 분석적으로 결정될 수 있다. 이것은 계산적 부담 및 구현 복잡성에서의 상당한 감소를 허용한다.
주어진 펄스에 대해 궁극적인 진폭 추정값은 펄스가 도달한 이후의 (그러나 다음 펄스 이전의) 스텝형 데이터 스트림의 평균 값과 동일하게 되고, 펄스의 상승 에지 이전의 (그러나 이전 펄스의 도달 이후의) 스텝형 데이터 스트림의 평균 값보다 적게 된다.
축적 길이:
펄스의 진폭을 추정하기 위해서, 주어진 펄스와 그것의 2개의 바로 근접한 것들 사이의 데이터의 전체 길이를 사용하는 것보다는 오히려, 진폭 추정값 계산에 포함되는 샘플들의 수를 제한하는 것이 이점들이 있다. 저주파 노이즈로 인한 분해능의 저하, DC 오프셋들 및 카운트 레이트는 추정에 사용되는 데이터를 신호의 어느 한 쪽의 바로 옆의 샘플들의 최대 수('N')로 제한하는 것에 의해 감소된다.
관심의 신호의 어느 한 쪽의 'N'개 샘플들보다 더 가까운 신호가 발생하면, 계산의 그 부분에 대해 사용될 수 있는 샘플들의 수는 'N'보다 더 작을 것이다. 일 실시예에서, 신호 진폭 추정값이 허용가능한 것으로 고려되기 위해서는 계산에 포함되는 샘플들의 최소 수보다 더 많이 존재하여야 한다. 이것은 노이즈로 인한 추정값의 분산이 원하는 레벨로 감소되었다는 것을 보장한다. 최소 임계값보다 더 가까이 도달하는 펄스들은 출력 스펙트럼의 분해능을 보존하기 위해 폐기된다. 이것은 카운트-레이트가 증가함에 따라 데드 타임이 증가하는 효과를 가질 수 있다.
일단 진폭 추정값들이 만들어지면, 데이터의 추가적인 검증, 거부, 포맷팅 및 제시가 수행될 수 있다.
검증
실시간 신호-처리 알고리즘의 최종 단계는 검증 단계이다. 이 단계에서는 이전 알고리즘 단계들에 의해 추정된 모든 파라미터들(펄스 형상, 이벤트들의 수, 도달 시간 및 이벤트 에너지)이 검출기 데이터의 '노이즈 없는(noise-free)' 모델을 재구성하기 위해 조합된다. 펄스 처리 FPGA(756)는 계산된 파라미터들을 검출기 출력 y(t)의 모델에 배치하는 것에 의해 노이즈 없는 모델을 구성한다. 예를 들어, 일 실시예에서, 펄스 처리 FPGA(756)는 수학식 2를 사용하여 검출기 출력 y(t)를 모델링하기 위해 검출기 임펄스 응답 d(t), 미지의 에너지(α) 및 미지의 도달 시간(τ)을 조합한다. 다른 실시예에서, 펄스 처리 FPGA(756)는, 다음으로 펄스 처리 FPGA(756)가 모델 y(t)를 재구성하기 위해 수학식 2 치환하는 수학식 7에 도시된 p(t)에 기초하여 검출기 임펄스 응답 d(t)의 형태를 모델링한다. 실제 디지털화된 검출기 시계열들로부터 검출기 데이터의 이러한 모델을 빼는 것에 의해, 펄스 처리 FPGA(756)는 예상 파라미터들의 정확도를 결정할 수 있다. 데이터 세트의 직선 피트로부터 나머지를 검사하는 것과 매우 유사하게, 나머지들의 크기가 작으면, 파라미터들은 데이터를 잘 설명한다. 그러나, 임의의 지점에서 큰 나머지들이 관측되면, 검출기 데이터는 불량하게 추정되고, 데이터의 그 부분이 거부될 수 있다.
검증 단계에 의해 검출되는 에러들의 가장 흔한 형태는 데이터 스트림에서 이벤트들의 수의 추정에서의 오차들이다. 2개의 이벤트들이 <50 ns 분리로 도달할 때 이들은 단일 이벤트로서 등록될 것이다. 그러나 이러한 오차는 나머지 신호에서의 "블립(blip)"을 초래할 것이고, 불량하게 예상된 이벤트들은 폐기될 수 있다.
스펙트럼 생성
일단 검출기 데이터의 처리가 완료되면, 데이터는 히스토그램으로 컴파일되어, 데이터에서 식별되는 모든 검출 이벤트들에 대해 추정된 에너지들의 스펙트럼을 나타낸다.
각각의 검출 이벤트를 수락하거나 또는 거부하기 위해 근본적 노이즈에 비해 분산을 추정하는 본 발명의 방법은 종래 기술의 방법들보다 더 정확하고 제어 가능한 것이다. 일부 구현들에서는, 특정 데이터 수집 기간으로부터 모든 분산 추정값들을 분류하고 최상의 80%만을 사용하는 것이 가능하다. 이는 데드-타임을 20%로 고정시키고, (주어진 처리율에 대해) 최상의 추정값들만 스펙트럼에 사용된다는 것을 보장한다. 분산 또는 허용가능한 이벤트들을 변경하는 것에 의하면, 데드 타임을 조정하고 향상된 스펙트럼을 달성하는 것이 매우 간단하다.
적분 공간에서 처리를 착수하는 것의 중요한 이점은 시스템 행렬, A의 구조이다. inv(ATA)의 단순한 대역-사선형 본성(도 23에 도시된 바와 같이 좁은 대역폭을 가짐)은 QR 분해 또는 SVD(Single Value decomposition)을 통해 보다 정확하고 및/또는 강건한 반전을 가능하게 할 수 있다. 대안적으로, 일단 이벤트튿르이 형상, 수 및 상대적 위치가 결정되면, 역을 계산하고 및/또는 룩업 테이블들을 사용하는 것이 가능할 수 있다. 이러한 접근방식은 매우 하드웨어 효율적일 것이다.
풀 SVD 행렬 반전을 착수하는 중요한 이점은 검출되는 X-선들의 에너지에 대해 분산 추정값들, 또는 '신뢰도(degrees-of-confidence)'를 추출하는 능력이다. inv(ATA)에서의 엔트리들의 진폭들은 X-선 에너지 추정값에서의 분산의 예시이다. X-선 에너지가 더 큰 신뢰도를 갖는 것으로 알려진 이벤트들은 대역 사선에서 더 작은 엔트리들을 가질 것이다.
신호 처리의 이점들
본 알고리즘을 구현하는 것은 다음을 포함하는 여러 이점들을 갖는다:
· 동일한 하드웨어를 사용하지만 더 많이 달성하기 위한 더 낮은 계산 부담;
· 더 빠른 ADC 샘플링 레이트를 가능하게 하거나 다수의 채널들을 동작시킴;
· 더 높은 입력 및 출력 카운트 레이트 양자 모두;
· 매우 낮은 에너지 이벤트들을 검출하기 위한 잠재성;
· 일정한 분해능을 유지하는데 도움이 되는 에너지 추정값들에 대한 에러 바들;
· 더 우수한 에너지 분해능/레이트 성능을 가능하게 하는 것, 및;
· 큰 검출기들에서의 다수의 형태들에 대처하는 것
대안적인 신호 처리 방법
위에서 설명된 실시예들은 본 발명에 따른 하나의 신호 처리 방법을 나타낸다. 그러나, 변경된 구현들과 함께 위에 설명된 실시예들에 상세화된 것들과 유사한 개념들을 사용하는 대안적 방법들이 또한 구현될 수 있다.
초기 데이터 처리 단계 내에서, 보다 복잡한 처리를 통해, 유사한 스텝형 데이터 출력을 초래하는 펄스 변환 단계의 변형이 수행될 수 있다. 도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 펄스 누적 복구 프로세스들로부터 발생되는 검출기 출력 모델의 검증에 대한 예시적 프로세스를 도시한다. FIR(finite impulse response filter)은 도 17에 도시된 바와 같이 적분된 검출기 데이터로 컨볼루션된다. 이러한 동작은, '무한(infinity)'의 감쇠 시간까지 지수적으로 감쇠하는 테일 성분을 확장하는 것, 및 0의 감쇠 시간까지 상승 에지 성분을 압축하는 것 중 적어도 하나, 및 바람직하게는 이들 양자 모두를 수행할 수 있다. 이는 그 상에서 정확한 펄스 도달 시간 추정값들을 획득하도록 훨씬 예리한 에지를 초래하고, 도달 추정값의 정확한 서브-샘플 타임을 통해 펄스 에너지 추정값에서의 전체 향상에 이른다.
도 17을 참조하여, 검출기 출력 모델을 생성하고 모델을 검증하기 위한 프로세스가 설명될 것이다. 블록 1702에서, ADC(1006)는 디지털화된 데이터 x[n](도 10 참조)를 생성한다. 블록 1704에서, 펄스 처리 FPGA(756)는 방사선 검출기(750)를 교정한다. 블록 1706에서, 펄스 처리 FPGA(756)는 디지털화된 데이터 x[n]를 적분한다. 블록 1708에서, 펄스 처리 FPGA(756)는 신호의 테일 및 상승 에지 성분들을 상쇄하기 위해서 FIR(finite impulse response filter)로 적분된 신호를 컨볼루션한다. 블록 1710에서, 펄스 처리 FPGA(756)는 스텝 파동을 적분 데이터에 매칭하기 위해 검출 측정 기준을 사용하여 펄스들을 로컬화한다. 블록 1712에서, 펄스 처리 FPGA(756)는 검출되는 펄스들의 관심의 에너지 및/또는 다른 파라미터들을 추정한다. 블록 1714에서, 펄스 처리 FPGA(756)는 파라미터들에 기초하여 모델을 추정하고, 모델을 검증한다.
트레일링 지수가 무한으로 확장되었을 수 있는, 및/또는 상승 에지가 압축되었을 수 있는 데이터의 처리는, 종래 기술의 방법들에 비해 행렬 계산에서 상당한 효율성 절약들에 이른다. 이러한 방법은 펄스 에너지 추정 알고리즘에서 최대 가능한 단순화를 달성하려고 시도하는 것을 통해 초래되었지만, 그러나, 위에 설명된 실시예만큼 효율적이지 않을 수 있다.
순간 신호-처리 대안에 대해서, 이하의 파라미터들은 예를 들어 출력 데이터 특성들을 제어하기 위해 변경될 수 있다:
1) 적분 윈도우(Integration Window): 에너지가 적분되는 샘플들의 최대 수. 펄스들 사이의 간격이 풀 윈도우를 허용하지 않는 적분 윈도우가 감소된다.
2) 적분 인자(Integration Factor), 이는 최대 분산을 제어한다.
최대 분산은 IntegrationFactor >= 1로 설정된다. Integration Factor = 1이고, 최대 분산은 2/IntLength이고, 그래서 펄스들은 상승 에지의 어느 한 쪽의 에너지가 정확하게 IntegrationLength 샘플들에 대해 적분될 수 있는 경우에만 수락된다. 인자가 증가됨에 따라, 적분 윈도우가 더 짧은 펄스들이 검증된 데이터에 포함될 수 있다. 이것은 출력 카운트 레이트를 증가시킬 수 있는데, 에너지 분해능에서의 가능성 있는 페널티, 및 또한 카운트 레이트와 함께 변할 가능성이 있는 페널티에 의해서이며 - 더 높은 카운트 레이트에서는 구체화된 최대 적분 길이를 달성하기에는 더 가능성이 있는 펄스들이 너무 가까울 것이다.
도 18은 본 실시예에 따른 펄스 처리 FPGA(756)에 의해 수행되는 검출기 데이터의 펄스 처리의 다양한 단계들에 형성된 예시적 파형들을 도시한다. 도 18a는 펄스 적분 블록 1706에서 펄스 처리 FPGA(756)의 예시적 출력을 도시한다. 도 18b는 블록 1708에서 펄스 처리 FPGA(756)에 의해 사용되는 FIR 필터의 예시적 계수들을 도시한다. 도 18c는 펄스 처리 FPGA(756)가 적분된 신호를 도 18b의 FIR 필터 계수들로 컨볼루션한 이후 블록 1708에서 펄스 처리 FPGA(756)의 예시적 출력을 도시한다. 펄스 처리 FPGA(756)에 의해 수행되는 처리 시퀀스는, 무한을 향하여 하강 에지를 확장하면서, 상승 에지를 압축하는 것과 동일한 효과를 갖는다는 점을 알 수 있다.
도 19는 적분 길이로서 입력 카운트 레이트에 대한 출력 카운트 레이트의 예시적 그래프를 도시하고, 적분 인자는 실시예에 따른 펄스 누적 복구 프로세스에서 변경된다. 적어도 2가 경향들이 존재한다: 적분 길이가 증가됨에 따라, 가용 카운트 레이트가 감소하고, 그리고 적분 인자가 증가됨에 따라, 가용 카운트 레이트가 증가한다.
심지어 적당한 적분 길이들에 대해, 데드 타임은 빠르게 50%에 접근한다는 점이 주목된다. 이것은 적분 길이가 제한되지 않았고 데드 타임이 10%로 고정된 경우보다 실질적으로 더 나쁜 결과이다. 더욱이, 적분 길이가 증가함에 따라, FWHM 또한 증가하고 (에너지 분해능 저하를 초래함) 그리고 피크 위치에서 시프트한다. 적분 길이가 에너지 분해능에 영향을 미칠 수 있지만 그것이 피크 시프트들을 정정하기 위한 교정을 요구할 수 있기 때문에 이것은 중요하다.
적분 인자에 관하여, FWHM은 적분 인자가 1에서 1.5로 증가함에 따라 경미하게 변하며, 더 많은 펄스들이 수락되게 한다. 그 결과는 1.0보다 더 큰 인자가 FWHM에서의 극적 저하없이 가용 카운트 레이트를 증가시키는 것으로 고려되어야 한다고 제시한다.
상승 에지 주위의 세트 윈도우 내의 샘플들의 삭제에 관하여, 도 20은 일 실시예에 따른 펄스 누적 복구 프로세스에서 삭제되는 샘플들의 수를 변경하는 것에 의해 달성될 수 있는 FWHM의 예시적 최적화를 보여준다. FWHM의 저하는 4개 샘플들의 삭제의 경우에 명백하고, 따라서 삭제에 대한 최적 수는 약 6개 내지 10개이다. 10개 위에서는, FWHM에서의 상당한 향상이 존재하지 않고, 최대 가용 카운트 레이트가 저하된다.
테일의 확장 및 상승 에지의 압축 양자 모두는 스텝 함수를 근사화하기 위해 신호의 최대 단순화를 보장하기 위한 최적의 프로세스를 위해 바람직하지만; 그러나 하나 또는 다른 하나가 본질적이지 않을 일부 상황들이 존재한다. 일부 구현들에서, 상승 에지가 - LYSO 검출기 결정, 단일-지수-감쇠 펄스들, 또는 느린 ADC 샘플 레이트들에 대해서와 같은 - 샘플 레이트들에 비해 빠르게 감쇠하면, 전방-에지-압축은 필요하지 않을 수 있다. 마찬가지로, - 액체 질소에 놓이거나, 또는 매우 큰 커패시터를 갖는 검출기들과 같은 - 매우 느린 감쇠 펄스들에 대해 감쇠 테일은 이미 매우 길 것이고, 바람직한 펄스 형태에 대한 그 유사도가 주어지면 무한으로 확장될 필요가 없을 수 있다.
트레일링 지수를 상쇄하는 것은 스텝 함수에 근사하는 펄스 형상에 이르게 되지만, 상승 시간은 검출기 및 전자기기들의 기존 상승-시간에 의해 지배된다. 이것은 여전히 수십개의 샘플들일 수 있고, 중첩에 이르게 된다. 도 21은 예시적 펄스 구조를 도시한다. 이 예에서 상승-시간은 50개 샘플들의 순서로 있고, 이는 여전히 펄스 중첩의 상당한 가능성 및 누적된 펄스들을 구별하는 것의 실패에 이르게 된다. 이러한 경우, ATA의 구조가 도 22에 도시된다. 주 사선형의 왼편에 있는 각각의 행에서의 데이터는 대략 일정하고, 사선형에서 경미하게 감소하며, 다음으로 사선형 이후에 하강한다. 그러나, 일부 구현들에서, 펄스들이 중첩할 경우(약 50-60개 샘플보다 더 가까움), 여전히 많은 비-사선형(off-diagonal)이 존재한다. ATA의 역은, 얼마나 많은 펄스들이 중청하는가에 따라서, 2-5 정도의 대역폭을 갖는, 도 23에 도시된 대역 사선형 구조를 갖는다.
특히 바람직한 실시예들에 관련하여 본 명세서에서 본 발명을 설명하는 것이 편리하다. 그러나, 본 발명은 광범위한 구현들에 적용될 수 있고, 다른 구성들 및 배열들 또한 본 발명의 범위 내에 포함되는 것으로 고려된다는 점이 이해되어야 한다. 본 명세서에 설명된 구성 및 배열들에 대한 다양한 수정들, 변경들, 변화들 및 또는 추가들 또한 본 발명의 영역 및 범위 내에 포함되는 것으로서 고려된다.
정보 및 신호들은 임의의 다양한 상이한 기술들 및 기법들을 사용하여 표현될 수 있다. 예를 들어, 위 설명 전반적으로 참조될 수 있는 데이터, 명령어들(instructions), 명령들(commands), 정보, 신호들, 비트들, 심볼들 및 칩들은 전압들, 전류들, 전자기 파동들, 자기장들 또는 자기 미립자들(magnetic particles), 광 필드들 또는 광 미립자들(optical particles), 또는 이들의 임의의 조합에 의해 표현될 수 있다.
본 명세서에 개시되는 실시예들과 관련하여 설명되는 다양한 예시적 논리 블록들, 모듈들, 회로들, 및 알고리즘 단계들은 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양자 모두의 조합들로서 구현될 수 있다. 하드웨어 및 소프트웨어의 상호 교환가능성을 명확히 설명하기 위해, 다양한 예시적인 컴포넌트들, 블록들, 모듈들, 회로들, 및 단계들이 일반적으로 그들의 기능성의 관점에서 설명되었다. 이러한 기능성이 하드웨어로서 구현되는지 또는 소프트웨어로서 구현되는지는 특정 응용 및 전체 시스템 상에 부과되는 설계 제약사항들에 의존한다. 설명된 기능성은 각각의 특정 응용에 대해 다양한 방식들로 구현될 수 있지만, 이러한 구현 결정들은 본 발명의 실시예들의 범위로부터의 일탈을 야기하는 것으로 해석되지 않아야 한다.
본 명세서에 개시되는 실시예들과 관련하여 설명되는 다양한 예시적 블록들, 모듈들, 및 회로들은 범용 프로세서, DSP(Digital Signal Processor), ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 다른 프로그램가능 로직 디바이스, 이산 게이트 또는 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본 명세서에 설명되는 기능들을 수행하도록 설계되는 이들의 임의의 조합에 의해 구현되거나 또는 수행될 수 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수 있지만, 그 대신에, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 컨트롤러, 마이크로컨트롤러, 또는 상태 머신일 수 있다. 프로세서는 또한 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 예를 들어, DSP와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 함께 하나 이상의 마이크로세서들, 또는 임의의 다른 그러한 구성으로서 구현될 수 있다.
본 명세서에 개시되는 실시예들과 관련하여 설명되는 방법 또는 알고리즘 및 기능들의 단계들은 직접 하드웨어로, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로, 또는 이 둘의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어로 구현되면, 이러한 기능들은 유형의 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체 상에 저장될 수 있거나 또는 그 상의 하나 이상의 명령어들 또는 코드로서 송신될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), 플래시 메모리, ROM(Read Only Memory), EPROM(Electrically Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 레지스터들, 하드디스크, 탈착가능 디스크, CD-ROM, 또는 본 기술분야에 알려진 임의의 다른 형태의 스토리지 매체에 상주할 수 있다. 스토리지 매체는 프로세서에 연결되므로, 프로세서는 스토리지 매체로부터 정보를 판독하고 스토리지 매체에 정보를 기입할 수 있다. 그 대신, 스토리지 매체는 프로세서에 통합될 수 있다. 본 명세서에서 사용된 바와 같은, disk 및 disc는 CD(compact disc), 레이저 디스크, 광 디스크, DVD(digital versatile disc), 플로피 디스크 및 블루-레이(Blu-ray) 디스크를 포함하는데, 여기서, disk들은 보통 자기적으로 데이터를 재생하는 반면, disc들은 레이저들에 의해 광학적으로 데이터를 재생한다. 위의 것들의 조합들 또한 컴퓨터 판독가능 매체의 범위 내에 포함되어야 한다. 프로세서 및 스토리지 매체는 ASIC 내에 존재할 수 있다. ASIC은 사용자 단말 내에 존재할 수 있다. 그 대신, 프로세서 및 스토리지 매체가 사용자 단말 내의 이산 컴포넌트들로서 존재할 수 있다.
본 개시내용을 요약하기 위해, 본 발명의 특정 양상들, 이점들 및 신규한 특징들이 본 명세서에 설명되었다. 이러한 이점들 모두가 반드시 본 발명의 임의의 특정 실시예에 따라 달성될 수 있을 필요는 없다는 점이 이해되어야 한다. 따라서, 본 발명은 본 명세서에 교시되거나 제안되어 있을 수 있는 다른 이점들을 반드시 달성할 필요없이 본 명세서에 교시된 하나의 이점 또는 이점들의 그룹을 달성하거나 또는 최적화하는 방식으로 구현되거나 또는 수행될 수 있다.
위에 설명된 실시예들에 대한 다양한 수정들이 자명할 것이고, 본 명세서에 정의되는 일반적인 원리들은 본 발명의 사상 또는 범위로부터 벗어나지 않고도 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 따라서, 본 발명은 본 명세서에 나타낸 실시예들에 한정되도록 의도되지 않으며, 본 명세서에 개시되는 원리들 및 신규한 특징들에 따르는 최광의 범위가 부여된다.
Claims (43)
- 검출기 출력 데이터에서의 개별 신호들을 분해(resolving)하기 위한 장치로서,
검출기 출력 데이터를 수신하고;
스텝형 데이터(stepped data)를 생산하기 위해 상기 검출기 출력 데이터를 변환하고;
상기 스텝형 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 적어도 하나의 신호를 검출하고;
하나 이상의 신호들과 관련된 파라미터를 추정(estimate)하도록
구성되는 처리 회로
를 포함하고,
상기 검출기 출력 데이터는 복수의 샘플들 및 적어도 하나의 신호를 포함하고, 상기 처리 회로는 상기 신호를 스텝형 신호로 변환하는 것에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 검출기 출력 데이터를 변환하도록 더 구성되고, 상기 신호를 상기 변환된 신호로 변환하는 것은,
상승 에지 변수(rising edge variable) 및 하강 에지 변수(falling edge variable)에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 신호를 모델링하는 것;
상기 신호의 상승 시간이 실질적으로 0이도록 상기 상승 에지 변수를 변환하는 것; 및
상기 신호의 하강 시간이 실질적으로 무한이도록 상기 하강 에지 변수를 변환하는 것
을 포함하는 장치. - 제1항에 있어서,
상기 추정되는 파라미터는 신호 에너지 또는 상기 신호의 도달 시간 중 하나 이상인 장치. - 제2항에 있어서,
상기 처리 회로는,
상기 신호를 뒤따르는 상기 스텝형 데이터의 스트림의 평균 값과 상기 신호 이전의 상기 스텝형 데이터의 평균 값의 차이에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 스텝형 데이터에서의 신호의 진폭을 결정하고;
상기 신호의 상기 진폭에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 신호 에너지를 추정하도록
더 구성되는 장치. - 제3항에 있어서,
상기 처리 회로는,
상기 추정된 신호 에너지에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 검출기 출력 데이터의 모델을 생성하고;
상기 모델과 상기 검출기 출력 데이터의 차이를 결정하고;
상기 검출기 출력 데이터와는 임계값을 초과할 만큼 차이가 있는 상기 모델의 부분들을 거부(reject)하도록
더 구성되는 장치. - 제1항에 있어서,
상기 처리 회로는 이중-지수 파형(double-exponential waveform)에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 신호를 모델링하도록 더 구성되고, 상기 이중-지수 파형은
에 의해 주어지고,
여기서, p(t)는 상기 신호이고,
A는 신호 에너지이고,
a는 상기 상승 에지 변수이며,
b는 상기 하강 에지 변수인
장치. - 제1항에 있어서,
상기 처리 회로는 이하의 연산에 의해 상기 신호의 변환을 수행하도록 더 구성되고,
여기서,
x(n)는 샘플 'n'에서의 인입 데이터의 스트림 값이고,
a, b는 상기 신호 형상의 상기 하강 에지 및 상승 에지를 결정하고,
y(n)는 추가적 스케일링을 요구할 수 있는 상기 스텝형 데이터의 스트림인
장치. - 제6항에 있어서,
상기 처리 회로는 상기 신호의 상기 상승 에지를 둘러싸는 윈도우 내의 샘플들 중 적어도 하나를 삭제하도록 더 구성되는 장치. - 제6항에 있어서,
상기 처리 회로는,
하나 이상의 검출 측정 기준들(detection metrics)을 결정함으로써 적어도 하나의 신호를 검출하고- 상기 하나 이상의 검출 측정 기준들은, 예상되는 신호 형상을 상기 스텝형 데이터에서의 샘플들의 하나 이상의 슬라이딩 윈도우들에 피팅(fitting)하고, 각각의 윈도우에 대해 상기 예상되는 신호 형상과 상기 스텝형 데이터 사이의 파라미터 피트(parameter fit)를 추정함으로써 결정됨 -;
상기 검출 측정 기준들 중 하나 이상을 분석하고;
상기 하나 이상의 검출 측정 기준들의 상기 분석에 기초하여 상기 스텝형 데이터에 임의의 신호들이 존재하는지 결정하도록
더 구성되는 장치. - 제8항에 있어서,
상기 처리 회로는,
하나 이상의 검출 측정 기준들을 임계값에 비교하거나; 또는
상기 검출 측정 기준 데이터의 하나 이상의 슬라이딩 윈도우들에 적용되는 2차 근사화(quadratic approximation)로 하나 이상의 검출 측정 기준들을 모델링하고, 상기 검출 측정 기준의 복수의 슬라이딩 윈도우들의 2차 계수들을 비교하도록
더 구성되는 장치. - 제8항에 있어서,
상기 처리 회로는 상기 스텝형 데이터와의 상기 예상되는 신호 형상의 최소-제곱 피트(least-squares fit)에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 하나 이상의 검출 측정 기준들을 결정하도록 더 구성되고, 상기 검출 측정 기준들은
에 의해 주어지고,
여기서, k는 상기 샘플이고,
x(k)는 샘플 k에 대한 상기 검출 측정 기준이고,
b(k)는, 샘플 k를 중심으로 하는, 상기 스텝형 데이터의 세그먼트이며,
A는 중심에 있는 예상되는 신호 형상의 벡터인
장치. - 제8항에 있어서,
상기 처리 회로는 가산, 감산 및/또는 스케일링을 사용하여 이전 검출 측정 기준에 적어도 부분적으로 기초하는 상기 하나 이상의 검출 측정 기준들을 증진적으로 업데이트(incrementally update)하도록 더 구성되는 장치. - 제1항에 있어서,
상기 처리 회로는 샘플들의 임계 개수보다 적게 상기 적어도 하나의 신호로부터 분리되는 신호들을 폐기하도록 더 구성되는 장치. - 제1항에 있어서,
상기 처리 회로는 FIR(finite impulse response filter)을 상기 검출기 출력 데이터와 컨볼루션하는 것에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 검출기 출력 데이터를 변환하도록 더 구성되는 장치. - 검출기 출력 데이터에서의 개별 신호들을 분해하기 위한 방법으로서,
검출기 출력 데이터를 수신하는 단계;
스텝형 데이터를 생산하기 위해 상기 검출기 출력 데이터를 변환하는 단계;
상기 스텝형 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 적어도 하나의 신호를 검출하는 단계; 및
하나 이상의 신호들과 관련된 파라미터를 추정하는 단계
를 포함하고,
상기 검출기 출력 데이터는 복수의 샘플들 및 적어도 하나의 신호를 포함하고, 상기 검출기 출력 데이터를 변환하는 단계는 상기 신호를 변환된 신호로 변환하는 단계에 적어도 부분적으로 기초하며, 상기 신호를 상기 변환된 신호로 변환하는 단계는,
상승 에지 변수 및 하강 에지 변수에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 신호를 모델링하는 단계;
상기 신호의 상승 시간이 실질적으로 0이도록 상기 상승 에지 변수를 변환하는 단계; 및
상기 신호의 하강 시간이 실질적으로 무한이도록 상기 하강 에지 변수를 변환하는 단계
를 포함하는 방법. - 제14항에 있어서,
상기 추정되는 파라미터는 신호 에너지 또는 상기 신호의 도달 시간 중 하나 이상인 방법. - 제15항에 있어서,
상기 신호를 뒤따르는 상기 스텝형 데이터의 평균 값과 상기 신호 이전의 상기 스텝형 데이터의 평균 값의 차이에 적어도 부분적으로 기초하여 신호의 진폭을 결정하는 단계; 및
상기 신호의 상기 진폭에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 신호 에너지를 추정하는 단계
를 더 포함하는 방법. - 제15항에 있어서,
상기 추정된 신호 에너지에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 검출기 출력 데이터의 모델을 생성하는 단계;
상기 모델과 상기 검출기 출력 데이터의 차이를 결정하는 단계; 및
상기 검출기 출력 데이터와는 임계값을 초과할 만큼 차이가 있는 상기 모델의 부분들을 거부하는 단계
를 더 포함하는 방법. - 제14항에 있어서,
상기 신호의 상승 에지를 둘러싸는 세트 윈도우 내의 적어도 하나의 샘플을 삭제하는 단계
를 더 포함하는 방법. - 제14항에 있어서,
하나 이상의 검출 측정 기준들을 결정함으로써 적어도 하나의 신호를 검출하는 단계- 상기 하나 이상의 검출 측정 기준들은, 예상되는 신호 형상을 상기 스텝형 데이터에서의 샘플들의 하나 이상의 슬라이딩 윈도우들에 피팅(fitting)하는 단계, 및 각각의 윈도우에 대해 상기 예상되는 신호 형상과 상기 스텝형 데이터 사이의 파라미터 피트를 추정하는 단계에 의해 결정됨 -;
상기 검출 측정 기준들 중 하나 이상을 분석하는 단계; 및
상기 하나 이상의 검출 측정 기준들의 상기 분석에 기초하여 상기 스텝형 데이터에 임의의 신호들이 존재하는지 결정하는 단계
를 더 포함하는 방법. - 제19항에 있어서,
상기 하나 이상의 검출 측정 기준들을 분석하는 단계는,
하나 이상의 검출 측정 기준들을 임계값에 비교하는 단계; 또는
상기 검출 측정 기준 데이터의 하나 이상의 슬라이딩 윈도우들에 적용되는 2차 근사화로 하나 이상의 검출 측정 기준들을 모델링하는 단계, 및 상기 검출 측정 기준의 복수의 슬라이딩 윈도우들의 2차 계수들을 비교하는 단계
를 포함하는 방법. - 제19항에 있어서,
상기 스텝형 데이터와의 상기 예상되는 신호 형상의 최소-제곱 피트에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 하나 이상의 검출 측정 기준들을 결정하는 단계를 더 포함하고, 상기 검출 측정 기준들은
에 의해 주어지고,
여기서, k는 상기 샘플이고,
x(k)는 샘플 k에 대한 상기 검출 측정 기준이고,
b(k)는, 샘플 k를 중심으로 하는, 상기 스텝형 데이터의 세그먼트이며,
A는 중심에 있는 예상되는 신호 형상의 벡터인
방법. - 제19항에 있어서,
가산, 감산 및/또는 스케일링을 사용하여 이전 검출 측정 기준에 적어도 부분적으로 기초하는 상기 하나 이상의 검출 측정 기준들을 증진적으로 업데이트하는 단계
를 더 포함하는 방법. - 제14항에 있어서,
이중-지수 파형에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 신호를 모델링하는 단계를 더 포함하고, 상기 이중-지수 파형은
에 의해 주어지고,
여기서, p(t)는 상기 신호이고,
A는 신호 에너지이고,
a는 상승 에지 변수이며,
b는 하강 에지 변수인
방법. - 제14항에 있어서,
이하의 연산에 의해 상기 신호를 변환하는 단계를 더 포함하고,
여기서,
x(n)는 샘플 'n'에서의 인입 데이터의 스트림 값이고,
a, b는 상기 신호 형상의 하강 에지 및 상승 에지를 결정하고,
y(n)는 추가적 스케일링을 요구할 수 있는 상기 스텝형 데이터의 스트림인
방법. - 제14항에 있어서,
상기 검출기 출력 데이터를 변환하는 단계는 FIR(finite impulse response filter)을 상기 검출기 출력 데이터와 컨볼루션하는 것에 적어도 부분적으로 기초하는 방법. - 장치로서,
검출기 출력 데이터를 수신하는 수단;
스텝형 데이터를 생산하기 위해 상기 검출기 출력 데이터를 변환하는 수단;
상기 스텝형 데이터에 적어도 부분적으로 기초하여 적어도 하나의 신호를 검출하는 수단; 및
하나 이상의 신호들과 관련된 파라미터를 추정하는 수단
을 포함하고,
상기 검출기 출력 데이터는 복수의 샘플들 및 적어도 하나의 신호를 포함하고, 상기 검출기 출력 데이터를 변환하는 수단은 상기 신호를 변환된 신호로 변환하는 수단을 포함하며, 상기 신호를 변환된 신호로 변환하는 수단은,
상승 에지 변수 및 하강 에지 변수에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 신호를 모델링하는 수단;
상기 신호의 상승 시간이 실질적으로 0이도록 상기 상승 에지 변수를 변환하는 수단; 및
상기 신호의 하강 시간이 실질적으로 무한이도록 상기 하강 에지 변수를 변환하는 수단
을 포함하는 장치. - 제26항에 있어서,
상기 추정되는 파라미터는 신호 에너지 또는 상기 신호의 도달 시간 중 하나 이상인 장치. - 제27항에 있어서,
상기 신호를 뒤따르는 상기 스텝형 데이터의 평균 값과 상기 신호 이전의 상기 스텝형 데이터의 평균 값의 차이에 적어도 부분적으로 기초하여 신호의 진폭을 결정하는 수단; 및
상기 신호의 상기 진폭에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 신호 에너지를 추정하는 수단
을 더 포함하는 장치. - 제28항에 있어서,
상기 추정된 신호 에너지에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 검출기 출력 데이터의 모델을 생성하는 수단;
상기 모델과 상기 검출기 출력 데이터의 차이를 결정하는 수단; 및
상기 검출기 출력 데이터와는 임계값을 초과할 만큼 차이가 있는 상기 모델의 부분들을 거부하는 수단
을 더 포함하는 장치. - 제26항에 있어서,
상기 신호의 상승 에지를 둘러싸는 세트 윈도우 내의 적어도 하나의 샘플을 삭제하는 수단
을 더 포함하는 장치. - 제26항에 있어서,
하나 이상의 검출 측정 기준들을 결정함으로써 적어도 하나의 신호를 검출하는 수단- 상기 하나 이상의 검출 측정 기준들은, 예상되는 신호 형상을 상기 스텝형 데이터에서의 샘플들의 하나 이상의 슬라이딩 윈도우들에 피팅(fitting)하고, 각각의 윈도우에 대해 상기 예상되는 신호 형상과 상기 스텝형 데이터 사이의 파라미터 피트를 추정함으로써 결정됨 -;
상기 검출 측정 기준들 중 하나 이상을 분석하는 수단; 및
상기 하나 이상의 검출 측정 기준들의 상기 분석에 기초하여 상기 스텝형 데이터에 임의의 신호들이 존재하는지 결정하는 수단
을 더 포함하는 장치. - 제31항에 있어서,
하나 이상의 검출 측정 기준들을 임계값에 비교하는 수단; 또는
상기 검출 측정 기준 데이터의 하나 이상의 슬라이딩 윈도우들에 적용되는 2차 근사화로 하나 이상의 검출 측정 기준들을 모델링하고, 상기 검출 측정 기준의 복수의 슬라이딩 윈도우들의 2차 계수들을 비교하는 수단
을 더 포함하는 장치. - 제31항에 있어서,
상기 하나 이상의 검출 측정 기준들을 결정하는 수단은, 상기 스텝형 데이터와의 상기 예상되는 신호 형상의 최소-제곱 피트에 적어도 부분적으로 기초하고, 상기 검출 측정 기준들은
에 의해 주어지고,
여기서, k는 상기 샘플이고,
x(k)는 샘플 k에 대한 상기 검출 측정 기준이고,
b(k)는, 샘플 k를 중심으로 하는, 상기 스텝형 데이터의 세그먼트이며,
A는 중심에 있는 예상되는 신호 형상의 벡터인
장치. - 제31항에 있어서,
가산, 감산 및/또는 스케일링을 사용하여 이전 검출 측정 기준에 적어도 부분적으로 기초하는 상기 하나 이상의 검출 측정 기준들을 증진적으로 업데이트하는 수단
을 더 포함하는 장치. - 제26항에 있어서,
이중-지수 파형에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 신호를 모델링하는 수단을 더 포함하고, 상기 이중-지수 파형은
에 의해 주어지고,
여기서, p(t)는 상기 신호이고,
A는 신호 에너지이고,
a는 상승 에지 변수이며,
b는 하강 에지 변수인
장치. - 제26항에 있어서,
이하의 연산에 의해 상기 신호를 변환하는 수단을 더 포함하고,
여기서,
x(n)는 샘플 'n'에서의 인입 데이터의 스트림 값이고,
a, b는 상기 신호 형상의 하강 에지 및 상승 에지를 결정하고,
y(n)는 추가적 스케일링을 요구할 수 있는 상기 스텝형 데이터의 스트림인
장치. - 제26항에 있어서,
상기 검출기 출력 데이터를 변환하는 수단은 FIR(finite impulse response filter)을 상기 검출기 출력 데이터와 컨볼루션하는 것에 적어도 부분적으로 기초하는 장치. - 삭제
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|---|---|---|---|---|
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| JP6411044B2 (ja) * | 2014-03-20 | 2018-10-24 | 株式会社東芝 | 信号処理装置、放射線検出装置および信号処理方法 |
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| CN106770400B (zh) * | 2017-01-06 | 2023-08-15 | 中国工程物理研究院核物理与化学研究所 | 一种用于小角中子散射谱仪的自动换样装置 |
| CN107024711B (zh) * | 2017-04-17 | 2019-02-26 | 苏州瑞派宁科技有限公司 | 一种闪烁脉冲数字化信号的拟合方法 |
| CN107757400B (zh) * | 2017-09-25 | 2020-04-28 | 盐城工学院 | 一种汽车无线充电的方法及系统 |
| CN107817514B (zh) * | 2017-10-24 | 2020-01-07 | 东华理工大学 | 一种数字化核能谱测量系统中的脉冲阶梯成形方法 |
| JP7046784B2 (ja) * | 2018-01-26 | 2022-04-04 | ヤンマーパワーテクノロジー株式会社 | 重量測定システム、重量選別システム |
| CN108520115B (zh) * | 2018-03-22 | 2022-02-18 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种变压器绕组与铁心振动信号分离方法及系统 |
| AU2018202912B1 (en) | 2018-04-27 | 2019-06-20 | Southern Innovation International Pty Ltd | Input count rate estimation in radiation pulse detectors |
| US11372122B2 (en) * | 2019-01-18 | 2022-06-28 | Chengdu University Of Technology | High-resolution processing method for seismic data based on inverse multi-resolution singular value decomposition |
| DE102019104710B4 (de) * | 2019-02-25 | 2023-04-27 | Ketek Gmbh | Verfahren zum Betreiben eines Strahlungsdetektionssystems und Strahlungsdetektionssystem |
| IT201900004671A1 (it) * | 2019-03-28 | 2020-09-28 | De Tec Tor S R L | Apparato per controllo qualità in linee di produzione, corrispondente procedimento e prodotto informatico |
| RU2713077C1 (ru) * | 2019-05-06 | 2020-02-03 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова" | Система поддержки принятия решений с модульной структурой для операторов судов двойного действия |
| CN111245409B (zh) * | 2019-12-30 | 2021-12-24 | 中国科学院高能物理研究所 | 脉冲信号处理方法及装置 |
| US12019037B2 (en) * | 2020-04-27 | 2024-06-25 | Horiba, Ltd. | Signal processing method, learning model generation method, signal processing device, radiation detecting device, and recording medium |
| CN111504455B (zh) * | 2020-04-29 | 2022-12-06 | 中国工程物理研究院核物理与化学研究所 | 一种用于中子小角散射谱仪聚焦的菲涅尔透镜组的制备方法 |
| CN113343897B (zh) * | 2021-06-25 | 2022-06-07 | 中国电子科技集团公司第二十九研究所 | 一种基于辐射信号斜率变化加快信号处理的方法 |
| JP7218958B1 (ja) | 2021-08-24 | 2023-02-07 | 株式会社リガク | Ｘ線分析装置及び波高値予測プログラム |
| US11933935B2 (en) | 2021-11-16 | 2024-03-19 | Saudi Arabian Oil Company | Method and system for determining gamma-ray measurements using a sensitivity map and controlled sampling motion |
| CN115329798B (zh) * | 2022-06-30 | 2024-04-19 | 北京市腾河电子技术有限公司 | 从弱周期性噪声中提取阶跃信号的方法及系统 |
| CN116047441B (zh) * | 2023-04-03 | 2023-08-01 | 南京天朗防务科技有限公司 | 用于tr组件的自动测试方法、系统 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008513740A (ja) * | 2004-09-16 | 2008-05-01 | サザン イノヴェーション インターナショナル プロプライアトリー リミテッド | 検出器出力データ内の個別信号分離装置および方法 |
Family Cites Families (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3919883A (en) * | 1974-03-05 | 1975-11-18 | Gen Dynamics Corp | Method and apparatus for detecting progressive cracks in materials |
| CA2310417C (en) * | 2000-05-30 | 2010-02-23 | Esi Environmental Sensors Inc. | Fluid sensor |
| US6657443B2 (en) * | 2001-09-04 | 2003-12-02 | Technical Development Consultants, Inc. | Absolute-reading soil moisture and conductivity sensor |
| US20130071837A1 (en) * | 2004-10-06 | 2013-03-21 | Stephen N. Winters-Hilt | Method and System for Characterizing or Identifying Molecules and Molecular Mixtures |
| WO2009020863A1 (en) | 2007-08-03 | 2009-02-12 | Pulsetor, Llc | Pileup rejection in an energy-dispersive radiation spectrometry system |
| WO2009020866A1 (en) * | 2007-08-03 | 2009-02-12 | Pulsetor, Llc | Adapting a high-performance pulse processor to an existing spectrometry system |
| US8399827B1 (en) * | 2007-09-10 | 2013-03-19 | Cedars-Sinai Medical Center | Mass spectrometry systems |
| WO2009059312A2 (en) * | 2007-11-02 | 2009-05-07 | University Of Washington | Data acquisition for positron emission tomography |
| JP5043728B2 (ja) * | 2008-03-19 | 2012-10-10 | 日本電子株式会社 | 放射線計測用パルスプロセッサ |
| JP2011516838A (ja) * | 2008-03-31 | 2011-05-26 | サザン イノヴェーション インターナショナル プロプライアトリー リミテッド | スクリーニング方法および装置 |
| AU2009328651A1 (en) * | 2008-12-18 | 2011-06-30 | Southern Innovation International Pty Ltd | Method and apparatus for resolving piled-up pulses by using a mathematical transform |
| WO2012171059A1 (en) * | 2011-06-14 | 2012-12-20 | Southern Innovation International Pty Ltd | Method and apparatus for identifying pulses in detector output data |
| RU2475943C1 (ru) * | 2012-02-22 | 2013-02-20 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса" (ФГБОУ ВПО "ЮРГУЭС") | Избирательный усилитель |
| KR101646620B1 (ko) * | 2012-05-16 | 2016-08-08 | 서강대학교산학협력단 | 필터링을 이용한 ｐｅｔ-ｍｒｉ융합장치에서의 ｐｅｔ 신호의 잡음제거방법 및 이를 이용한 ｐｅｔ-ｍｒｉ 융합장치에서의 ｐｅｔ 시스템 |
-
2014
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-
2016
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Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008513740A (ja) * | 2004-09-16 | 2008-05-01 | サザン イノヴェーション インターナショナル プロプライアトリー リミテッド | 検出器出力データ内の個別信号分離装置および方法 |
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