一种能谱重叠峰解析方法

摘要

本发明公开了一种能谱重叠峰解析方法。首先，对放射性测量中所获得的欲进行重叠峰分解的能谱段进行本底扣除，并求得重叠峰的净峰面积以及重叠峰净峰面积对应的各道址净计数；其次，将本底扣除后的能谱段看成多个高斯函数的线性和；然后，将高斯函数的参数组合成一个染色体；最后，将组合的染色体进行种群初始化，结合能谱段来自于个体的概率构造适应度函数，采用遗传算法的选择、交叉、变异算子，经过多代操作后得到各高斯函数的权值、均值以及标准差，即完成重叠峰的分解。该方法计算简便，可对由三个以上谱峰叠加的重叠峰进行分解，能有效地应用于谱峰的定量和定性分析，是一种性能良好的重叠峰分解方法。

主权项

一种能谱重叠峰解析方法，其特征在于，具体步骤如下：① 对放射性测量中所获得的欲进行重叠峰分解的能谱段进行本底扣除，并求得重叠峰的净峰面积以及重叠峰净峰面积对应的各道址净计数；② 本底扣除后的能谱段看成多个高斯函数的线性和，高斯函数的个数M应根据欲分解的重叠峰谱段中谱峰的具体分布情况而定；这里各高斯函数在线性和表达式中的系数称为各高斯函数的权值；③将M个高斯函数的参数组合看作一个染色体，每个染色体基因的组成按如下方法(a)、(b)之一：(a) 每个高斯函数的权值a_i、均值u_i和标准差σ_i对应三个基因，每个染色体共有3M个基因；(b) 第一个高斯函数的权值a₁、均值u₁和标准差σ₁对应三个基因，剩下的每一个高斯函数的权值a_i和均值u_i对应两个基因，每个染色体共有2M＋1个基因；④ 将步骤③组合的染色体进行种群初始化，结合能谱段来自于个体的概率构造适应度函数并计算个体适应度值，采用遗传算法的选择、交叉、变异算子，经过多代操作后得到各高斯函数的权值、均值以及标准差，即完成重叠峰的分解。