【摘 要】
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针对航空γ能谱测量仪中多路NaI(Tl)探测器中的不同噪声水平,采用加权最小二融合估算法对能谱信息进行提取。该算法通过对NaI(Tl)探测器测量的数据进行在线方差学习,及时调整
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针对航空γ能谱测量仪中多路NaI(Tl)探测器中的不同噪声水平,采用加权最小二融合估算法对能谱信息进行提取。该算法通过对NaI(Tl)探测器测量的数据进行在线方差学习,及时调整各探测器的权系数。将该方法用于航空能谱仪在标准模型上采集的数据来进行分析,可以看出,其单秒测量得到的误差范围有所改善,测量结果的准确度有所提高。
Aiming at the different noise levels in multi-channel NaI (Tl) detector in aviation gamma spectrometer, the weighted least-squares fusion estimation method was used to extract the energy spectrum information. The algorithm conducts on-line variance learning on the data measured by NaI (Tl) detector, and adjusts the weight coefficients of each detector in time. The method is applied to the data collected by the aeronautic spectrometer in the standard model for analysis. It can be seen that the error range of the single-second measurement is improved and the accuracy of the measurement results is improved.
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