基于信息理论的γ能谱辨识新方法

印茂伟; 任雪美; 廖鹏; 任立学

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基于信息理论的γ能谱辨识新方法

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提出了一种基于相对熵的放射源γ能谱识别方法.首先,利用主成分分析(PCA)算法压缩数据,构造 γ射线能谱的特征空间.然后,采用随机化技术(RT)来使特征空间中γ射线能谱的特征值归一化,这样,γ射线能谱的特征空间可以看作是概率空间.最后,定义两个概率空间的相对熵来测量两个γ射线能谱的相对差异.大量实验表明,所提方法能够更加有效地辨识γ射线能谱,不仅计算量小,而且对诸如统计浮动、谱峰偏移、底噪等因素具有很高的鲁棒性.

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来源
《强激光与粒子束》 |2018年第10期|138-142|共5页
作者
印茂伟; 任雪美; 廖鹏; 任立学;
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作者单位

西南科技大学核废物与环境安全国防重点学科实验室;

四川绵阳 621010;

西南科技大学核废物与环境安全国防重点学科实验室;

四川绵阳 621010;

西南科技大学核废物与环境安全国防重点学科实验室;

四川绵阳 621010;

西南科技大学核废物与环境安全国防重点学科实验室;

四川绵阳 621010;

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正文语种 chi
中图分类 TL817.2;
关键词
γ能谱; 辨识; 相对熵; 谱峰; 统计浮动;

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