Brevet FR2879305A1 — publié le 20060616

Le domaine de la présente invention concerne le traitement d'un signal temporel bruité constitûant un support d'information permettant de caractériser un ensemble d'événements produits aléatoirement par une source d'événements. Plus particulièrement, l'invention concerne notamment un procédé de traitement d'un signal temporel numérique bruité yk correspondant à un signal initial temporel xt après avoir été conditionné par une chaîne de conditionnement, ledit signal initial xt étant représentatif d'une information sur des rayonnements provenant d'une source de rayonnements, ces rayonnements pouvant présenter une distribution en énergie. Un tel procédé, ou système apte à mettre en oeuvre un tel procédé, est généralement utilisé d'ans le cadre d'une détection, d'un comptage et d'une mesure des événements, tels lesdits rayonnements émis. Il a notamment pour objet la construction d'un spectre permettant une mesure et une analyse des rayonnements fournis par la source. On notera que selon l'invention, on considère comme rayonnement, tout rayonnement apte à interagir avec un moyen de détection de sorte à disposer d'un signal temporel exploitable. A cet égard, et à titre d'exemples non limitatifs, les rayonnements visés par l'invention concernent en particulier des photons, en particulier X et gamma, des particules nucléaires ou plus généralement encore toute particule ou tout paquet de particules. Ainsi un système du type de celui de l'invention peut notamment avoir pour objet la construction d'un spectre présentant un nombre de particules détectées à une énergie donnée en fonction de l'énergie. 2879305 2 Ceci est notamment intéressant dans le cas de sources de particules présentant une distribution en énergie. On sait en effet qu'un spectre obtenu à partir d'une telle source peut comporter des raies d'énergie qui lui sont caractéristiques. Par conséquent, à partir d'une mesure de la source de particules, on peut obtenir un spectre dont un examen par un spécialiste ou un logiciel permet d'accéder à des informations sur ladite source de particules. L'examen permet notamment d'identifier la nature de la source étudiée. A titre d'exemple non limitatif, dans le domaine des rayons gamma, un système du type précité peut fournir un spectre de raies, tel que représenté sur la figure 1, qui permet d'identifier les radioéléments qui composent cette source, et donc de caractériser cette dernière. On notera à titre indicatif, que la figure 1 représente en particulier un spectre en énergie normalisé pour le Cesium 137. Afin d'expliquer maintenant un fonctionnement typique des systèmes de l'état de l'art du type précité, on va s'appuyer sur un exemple dans le domaine de la spectrométrie gamma. Bien entendu, l'homme du métier pourra sans difficulté étendre cet exemple à d'autres catégories de rayonnements dont ceux, par exemple, énoncés ci-dessus. On a représenté à titre d'exemple sur la figure 2 un signal que l'on pourrait idéalement observer immédiatement en sortie d'un détecteur de photons gamma. Ce signal comporte une pluralité d'impulsions d'amplitude et de durée différentes qui représentent, par exemple, un courant développé dans le détecteur par le passage d'un photon. 2879305 3 On notera ici qu'elles pourraient aussi représenter une tension dans le détecteur. Dans tous, les cas, on appellera dans la suite du texte le signal fourni par le détecteur, le signal courant détecteur. Pour revenir brièvement sur les impulsions, leur largeur, correspondant à une certaine durée dans le temps, est fonction d'un temps de collection de charge. Comme évoqué précédemment, le signal courant détecteur représenté sur la figure 2 est idéal. Par conséquent, un tel signal n'est jamais observable. En réalité, on installe généralement un préamplificateur en sortie du détecteur afin de mettre en oeuvre une première mise en forme du signal courant détecteur. Généralement deux cas de préamplificateurs sont trouvés dans les systèmes existants: les préamplificateurs à contreréaction capacitive et les préamplificateurs à contre-réaction résistive. A titre indicatif, les figures 3 et 4 illustrent un détecteur 1 suivi, respectivement, d'un préamplificateur à contre-réaction capacitive 2 et d'un préamplificateur à contre réaction résistive 3 lequel comporte une boucle de rétroaction entre une sortie et une entrée d'un amplificateur 4 composée d'une capacité 5 en parallèle à une résistance 6. Ces préamplificateurs sont généralement suivis d'un circuit différentiateur 7 dans le cas d'une contre-réaction capacitive et d'un circuit à correction pole-zéro PZ 8 dans le cas d'une contre-réaction résistive. Les deux figures 5 et 6 montrent respectivement un exemple de signal temporel idéal en sortie des deux types de préamplificateurs précités 2879305 4 lorsqu'ils sont excités en entrée par un même signal courant détecteur, étant entendu que des bruits de nature électronique ne sont pas représentés ici. Plusieurs.étapes suivent celle de la préamplification, leur ordre et leur mise en oeuvre pouvant varier de manière importante. Une étape connue et importante consiste en une mise en forme des impulsions pour en extraire une information du type énergie. On désigne couramment une telle étape par étape de mise en forme énergie . A titre d'exemple non limitatif, on peut extraire l'information à partir d'une mesure de l'amplitude ou de l'aire de chaque impulsion. On suppose en effet que ces grandeurs sont généralement proportionnelles à une énergie. Le choix du type de mise en forme énergie a fait l'objet d'une recherche considérable ces dernières années dans le domaine de l'invention, car cette étape délicate nécessite de nombreux compromis. Par exemple, dans le cas d'une extraction de l'information à partir de l'amplitude des impulsions, un compromis veut qu'il existe un optimum entre: ^ une obtention très précise de cette information, c'est-à- dire une grande résolution, ^ le nombre d'impulsions par unité de temps présent dans le signal courant détecteur, et ^ la fraction d'entre elles que l'on souhaite conserver dans le spectre, du fait par exemple d'un phénomène connu en soi que l'on nomme couramment dans le domaine par le terme empilement d'impulsions. 2879305 5 Pour plus de détails, le lecteur pourra se référer notamment aux notions de taux d'entrée spectre ou OCR (acronyme de Output Count Rate en langue anglo-saxonne), et de taux de sortie détecteur ou ICR (acronyme de Input Count Rate en langue anglo- saxonne). Afin d'obtenir une solution optimale à ce compromis, des travaux [1], [2] ont établi que l'utilisation d'un filtre de forme trapézoïdale pouvait constituer une solution optimum en l'absence d'empilements d'impulsions et pour une certaine nature de bruit. Depuis, d'autres solutions basées sur une telle utilisation ont été proposées pour améliorer les performances des systèmes. On connaît par exemple de nombreuses possibilités de réalisation de filtre de ce type [1-8]: des réalisations numériques, analogiques, voire mixtes, etc. On connaît également des solutions dont le but est d'améliorer les performances par un autre moyen: optimisation de ladite correction PZ [6,9,10,11], optimisation d'une opération classique consistant à corriger une ligne de base [12], rejet d'impulsions empilées par corrélation entre la longueur et l'amplitude d'une impulsion non empilée [13], etc. Mais, ici encore, l'étape de mise en forme énergie nécessite l'utilisation du filtre optimal trapézoïdal. En résumé, les procédés et systèmes proposés comportent dans tous les cas un filtre trapézoïdal et plus généralement une étape de mise en forme énergie, ce qui est un inconvénient. En effet, bien qu'ayant rendu de nombreux services, les performances des systèmes de ce type sont néanmoins limitées, car, en tout état de cause, cette étape de mise en forme énergie, et en particulier l'utilisation dudit filtre 2879305 6 trapézoïdal, dégrade le signal courant détecteur -tout du moins le signal préamplifié- notamment par un allongement temporel des impulsions. Par conséquent, il arrive toujours un moment où, la fréquence d'occurrence d'impulsions augmentant (du fait d'une augmentation de la fréquence des événements, par exemple des émissions de particules), les systèmes de ce type commencent à dysfonctionner, produisant par exemple des spectres de faible résolution voire déformés. Ceci est typiquement le cas vers 100 000 à 200 000 coups par seconde (taux de comptage). Et pour les systèmes les plus performants, tout juste peut-on atteindre 300 000 à 400 000 coups par seconde. Un autre inconvénient des systèmes précités est que leur utilisation demeure peu flexible. En particulier, il n'est pas possible d'adapter ou modifier des paramètres de l'étape de mise en forme énergie en cours d'analyse de la source de rayonnement. Il est donc nécessaire en phase initiale de connaître, tout du moins d'estimer le mieux possible, le nombre d'impulsions par seconde pour régler le système, et ce particulièrement au niveau de la détection. Et, si le nombre d'impulsions est surévalué une convolution trop courte sera choisie, ce qui dégradera la résolution. Tandis que, si ce nombre est sous-évalué une convolution trop longue sera choisie, ce qui conduira à rejeter beaucoup d'impulsions et à distordre le spectre. 2879305 7 A titre d'exemple non limitatif, les systèmes qui par leur situation ne peuvent être réglés à la mise en service uniquement sont généralement réglés sur un pire cas. Régler sur un pire cas peut notamment consister à régler le système en fonction de la plus forte intensité d'impulsion mesurée. Mais, cette intensité varie au cours du temps, si bien que le système ne fonctionne plus avec un réglage optimal. Un but de l'invention est donc de s'affranchir des inconvénients précités et d'améliorer ainsi les performances des systèmes existants. Afin d'atteindre ce but, l'invention propose un système et un procédé qui ne mettent pas en oeuvre l'étape de mise en forme énergie utilisée systématiquement dans l'état de la technique. A cet effet, la présente invention propose un procédé de traitement d'un signal temporel numérique bruité yk correspondant à un signal initial temporel xt après avoir été conditionné par une chaîne de conditionnement, ledit signal initial xt étant représentatif d'une information sur des rayonnements provenant d'une source de rayonnements, ces rayonnements présentant une distribution en énergie, caractérisé en ce que l'on met en oeuvre un modèle d'état, représentatif du conditionnement imposé par ladite chaîne pour passer du signal initial temporel xt au signal temporel numérique bruité yk, afin d'obtenir à partir du signal numérique bruité yk, un signal d'estimation numérique non bruité du signal initial temporel xt. Des aspects préférés non limitatifs de ce procédé sont les suivants: - le procédé comporte en outre une étape préalable où l'on segmente le signal temporel numérique bruité yk en tronçons successifs de N échantillons, de sorte à obtenir un signal d'estimation numérique non bruité par tronçon; 2879305 8 - le modèle d'état comprend: ^ une variable à estimer mk, du type variable cachée, pouvant valoir à chaque pas d'échantillonnage k une valeur parmi deux afin d'indiquer une présence ou une absence d'une ou plusieurs impulsions dans le signal initial temporel xt, à l'instant correspondant au pas k en question, ^ un vecteur d'état Xk à estimer, comportant une première composante qui correspond à une représentation numérisée xk du signal initial temporel xt à l'instant correspondant au pas k en question, - la variable cachée est une variable cachée markovienne mk pouvant être égale, à chaque pas d'échantillonnage k, à la valeur 1 si le signal d'estimation numérique non bruité doit comporter une ou plusieurs impulsions au pas d'échantillonnage k en question, et à la valeur 0 si le signal d'estimation numérique non bruité ne doit comporter aucune impulsion audit pas d'échantillonnage k; - le procédé comporte en outre une étape où l'on met en oeuvre un algorithme qui traite les N échantillons par pas k croissants et qui coopère avec le modèle d'état pour fournir une estimation filtrée Xk/k du vecteur d'état Xk, et donc pour fournir un signal d'estimation numérique filtré Xk/k non bruité que l'on cherche à obtenir, cette estimation xkik étant une estimation conditionnellement au passé ; - le procédé comporte en outre une étape où l'on met en oeuvre un algorithme qui traite les N échantillons par pas k croissants et qui coopère avec le modèle d'état pour fournir une estimation filtrée Xk/k du vecteur d'état Xk, et donc pour fournir un signal d'estimation numérique filtré Xk/k non bruité que l'on cherche à obtenir, cette estimation filtrée étant une 2879305 9 estimation filtrée conditionnellement au passé à partir des échantillons du signal temporel numérique bruité yk jusqu'au pas k en question; - l'algorithme est un filtre de Kalman dont une observation correspond au signal temporel numérique bruité yk; - le procédé comporte une étape où l'on estime la variable cachée mk à chaque pas k, afin d'obtenir un signal d'occupation représentatif d'une estimation sur la présence ou non d'une ou plusieurs impulsions à chacun des pas k en question, et en ce que le filtre est apte à déterminer, au moyen dudit signal d'occupation obtenu, l'estimation filtrée Xk/k du vecteur d'état Xk, et donc à déterminer le signal d'estimation numérique filtré xk/k non bruité que l'on cherche à obtenir; - l'estimation de la variable cachée mk est mise en oeuvre en faisant une hypothèse selon laquelle, à l'instant correspondant au pas k d'échantillonnage considéré, il n'existe pas d'impulsion dans le signal initial temporel xt, puis en vérifiant si l'hypothèse est vraie au moyen d'une comparaison entre le carré d'une innovation I du filtre de Kalman et une variable seuil déterminée par ce dernier; - l'innovation I est de la forme: Ik+1 = yk+1 - yk+1/k où yk+1 est l'observation au pas d'échantillonnage k+1 et yk+1/k une prédiction de cette observation, au pas k+1, calculée à partir d'une prédiction Xk+ 1/k préalablement déterminée du vecteur d'état Xk, au pas k+1; - la variable seuil consiste en un coefficient multiplié par une variance de l'innovation I; 2879305 10 - le procédé comporte en outre une étape où l'on met en oeuvre un deuxième algorithme de lissage qui traite les N échantillons par pas k décroissants et qui permet de fournir une estimation lissée Xkmr améliorée du vecteur d'état Xk, et donc de fournir une estimation lissée xk/N améliorée du signal que l'on cherche à obtenir, cette estimation étant une estimation conditionnellement au passé, au présent et au futur à partir des échantillons du signal d'observation yk jusqu'au pas N et les échantillons du vecteur d'état Xk/k-1, préalablement déterminés par le premier algorithme, du pas k à N; - l'algorithme de lissage est agencé de sorte que l'estimation lissée Xk/N maximise en le vecteur d'état Xk la probabilité d'avoir le vecteur d'état Xk au pas k sachant les N échantillons du signal temporel numérique bruité yk, soit la probabilité : p(Xk/yl à yN) - le procédé comporte en outre une étape où l'on détermine l'énergie des rayonnements en mettant en oeuvre les opérations suivantes: ^ rechercher et mémoriser le(s) pas k de chaque impulsion présente dans le signal d'occupation, ^ pour chacune des impulsions, lire la valeur du signal d'estimation au(x) pas k mémorisé(s) correspondant à l'impulsion considérée, et additionner les valeurs ainsi obtenues de sorte à obtenir une estimation de l'énergie de l'impulsion en question; - l'énergie de chaque impulsion est pondérée en fonction d'une mesure d'une qualité obtenue du signal d'estimation, cette mesure étant déterminée par le filtre de Kalman ou l'algorithme de lissage; - le procédé comporte en outre une étape où l'on construit un histogramme en énergie de la source de rayonnement à partir des énergies déterminées; 2879305 11 l'histogramme en énergie représente un spectre en énergie; - les rayonnements sont des rayonnements de particules; - les rayonnements sont des rayonnements de particules nucléaires; - les rayonnements sont des rayonnements de photons; - le procédé comporte en outre une étape de détection des rayonnements qui fournit le signal initial temporel xt; - le conditionnement du signal initial temporel xt par la chaîne de conditionnement commence par une première étape où l'on préamplifie le signal initial xt et aboutit à une étape d'échantillonnage à une fréquence fe prédéterminée, de manière à obtenir le signal temporel numérique bruité yk. A cet effet, on propose également un programme informatique destiné à réaliser un traitement d'un signal temporel numérique bruité yk correspondant à un signal temporel xt, ledit signal xt étant représentatif d'une information sur des rayonnements provenant d'une source de rayonnements, ces rayonnements présentant une distribution en énergie, caractérisé en ce qu'il met en oeuvre le procédé de traitement précité selon l'un ou plusieurs des aspects préférés du procédé de traitement précité pris seuls ou en combinaison. A cet effet, on propose en outre un système de traitement d'un signal temporel numérique bruité yk correspondant à un signal initial temporel xt après avoir été conditionné par une chaîne de conditionnement, ledit signal initial xt étant représentatif d'une information sur des rayonnements provenant d'une source de rayonnements, ces rayonnements présentant une distribution en énergie, caractérisé en qu'il comporte des moyens aptes à mettre en oeuvre un modèle d'état, représentatif du conditionnement imposé 2879305 12 par ladite chaîne pour passer du signal initial temporel xt au signal temporel numérique bruité yk, afin d'obtenir à partir du signal numérique bruité yk un signal d'estimation numérique non bruité du signal initial temporel xt. Des aspects préférés non limitatifs de ce système sont les suivants: - le modèle d'état comporte: ^ une variable cachée markovienne à estimer, pouvant être égale à la valeur 1 si le signal d'estimation numérique non bruité doit comporter une ou plusieurs impulsions au pas d'échantillonnage k, et à la valeur 0 si le signal d'estimation numérique non bruité ne doit comporter aucune impulsion au pas d'échantillonnage k, ^ un vecteur d'état Xk à estimer, comportant une première composante qui correspond à une représentation numérisée xk du signal initial temporel xt à l'instant correspondant au pas k en question; - le système comporte en outre des moyens pour mettre en oeuvre un filtre de Kalman dont une observation correspond au signal temporel numérique bruité yk, le filtre de Kalman coopérant avec le modèle d'état pour fournir une estimation filtrée Xk/k du vecteur d'état Xk, et donc pour fournir un signal d'estimation numérique filtré Xk/k non bruité que l'on cherche à obtenir, cette estimation filtrée étant une estimation filtrée Xkik conditionnellement au passé à partir des échantillons du signal temporel numérique bruité yk jusqu'au pas k en question; - le système comporte des moyens pour mettre en oeuvre un algorithme de lissage; - l'algorithme de lissage est agencé de sorte à maximiser en le vecteur d'état Xk la probabilité d'avoir le vecteur d'état Xk au pas k sachant les N échantillons du signal temporel numérique bruité yk; soit la probabilité : 2879305 13 p(Xk/yl à yN) - la chaîne de conditionnement comporte un préamplificateur et un convertisseur analogique-numérique; - le préamplificateur est du type choisi parmi la liste suivante: - préamplificateur à contre-réaction résistive, préamplificateur à contre- réaction capacitive; - la chaîne de conditionnement comporte en outre en sortie du préamplificateur: un circuit de correction pole-zéro si le préamplificateur est du type à contre-réaction résistive, ou un circuit différentiateur si le préamplificateur est du type à contre-réaction capacitive; - la chaîne de conditionnement comporte en outre un amplificateur; - la chaîne de conditionnement comporte en outre un filtre anti-repliement; - la chaîne de conditionnement est successivement constituée, d'amont en aval, du préamplificateur, du circuit différentiateur si le préamplificateur est du type à contre-réaction capacitive, ou du circuit de correction pôle-zéro si le préamplificateur est du type à contre-réaction résistive, de l'amplificateur, du filtre anti-repliement et du convertisseur analogique-numérique; - le système comporte des moyens de mémorisation pour mémoriser, notamment, les signaux, le modèle d'état, le filtre de Kalman et l'algorithme de lissage; - le modèle d'état, le filtre de Kalman et l'algorithme de lissage sont mis en oeuvre par une unité de calcul 25; - l'unité de calcul est un processeur; - le système comporte des moyens d'affichage pour afficher notamment les résultats de l'estimation. 2879305 14 Ainsi, selon l'invention, on s'affranchit avantageusement d'une étape classique de mise en forme énergie qui nécessite divers compromis et qui conduit en tout état de cause à dégrader le signal courant détecteur, donc l'information, notamment par rallongement temporel des impulsions qu'il contient. On rappelle en effet qu'une conséquence d'un tel compromis est d'augmenter les phénomènes d'empilements d'impulsions. Dans l'invention, le signal courant détecteur n'est pas traité au moyen d'un filtrage du type de l'art antérieur; il est estimé, et ce notamment en utilisant un modèle d'état. Ce modèle comprend une variable cachée qui, une fois déterminée, permet en premier lieu une meilleure connaissance du contenu, en terme d'impulsions, du signal courant détecteur. Un procédé et un système conforme à l'invention offrent donc de nombreux avantages. En particulier, l'inconvénient lié audit phénomène d'augmentation des empilements d'impulsions apparaît pour un taux de comptage bien plus élevé que dans l'art antérieur. Un autre avantage concerne la flexibilité de l'invention. A titre d'exemple non limitatif, dans l'invention le fonctionnement du procédé, en particulier des algorithmes utilisés, est adapté automatiquement en fonction du taux de comptage. Ainsi, aucune intervention n'est requise une fois le procédé initialisé, et ce tant pour effectuer un nouveau réglage de paramètres d'un algorithme, par exemple, que pour un changement radical de celui-ci étant donné une inadaptation face à un taux de comptage devenu trop élevé. 2879305 15 Dans l'invention, la résolution est automatiquement optimisée au taux de comptage. D'autres aspects, buts et avantages de l'invention apparaîtront mieux à la lecture de la description suivante de l'invention, faite en référence aux dessins annexés sur lesquels: ^ la figure 1, présentée dans le texte ci-dessus, illustre un spectre en énergie d'une source de Césium 137, les unités des axes étant arbitraires, ^ la figure 2, présentée dans un exemple ci-dessus, illustre un signal courant détecteur idéal généré par un détecteur de rayon gamma, les unités des axes étant arbitraires, ^ la figure 3 représente schématiquement un premier exemple d'une partie d'une chaîne de conditionnement connue, comprenant en aval d'un détecteur: un préamplificateur à contre-réaction capacitive suivi d'un circuit différentiateur, ^ la figure 4 représente schématiquement un deuxième exemple d'une partie d'une chaîne de conditionnement connue, comprenant en aval d'un détecteur: un préamplificateur à contre-réaction résistive suivi d'un circuit à correction pôle-zéro; ^ la figure 5 montre à titre non limitatif un signal issu de la chaîne de conditionnement du premier exemple, cette chaîne comprenant en plus un convertisseur analogique-numérique, les unités des axes étant arbitraires, ^ la figure 6, montre à titre non limitatif un signal issu de la chaîne du deuxième exemple, cette chaîne comprenant en plus un convertisseur analogiquenumérique, les unités des axes étant arbitraires, 2879305 16 ^ la figure 7, montre schématiquement un système complet permettant de mettre en oeuvre le procédé de l'invention, ^ la figure 8 montre graphiquement à titre d'exemple non limitatif un modèle de bruit inclus dans le modèle de d'état, ^ la figure 9 montre à titre indicatif et non limitatif un résultat de simulation d'un signal temporel observé yk lorsque le signal courant détecteur est celui présenté à la figure 2, ^ la figure 10 montre un exemple non limitatif d'instructions d'un mode de réalisation du filtre de Kalman, ^ la figure 11 représente un signal d'occupation obtenu dans le cas où le signal temporel observé yk est celui de la figure 9, ^ la figure 12 est un graphe temporel montrant quels échantillons sont pris en compte à un pas k+1 dans le cas de l'algorithme de lissage et dans le cas du filtre de Kalman, ^ la figure 13 montre de façon non limitative des étapes de l'algorithme de lissage, ^ la figure 14 représente un signal d'estimation obtenu après mise en oeuvre du filtre de Kalman, puis de l'algorithme de lissage, ^ la figure 15 représente schématiquement un système expérimental apte à mettre en oeuvre le procédé de l'invention et qui permet d'illustrer l'efficacité et les avantages de l'invention à partir de résultats mesurés. En se référant maintenant à la figure 7, on a représenté schématiquement un mode de réalisation du système de l'invention. 2879305 17 Un tel système comporte essentiellement un détecteur 20 pour détecter des rayonnements 30 provenant d'une source de rayonnement. Ce détecteur est apte à fournir un signal courant détecteur 40 qui va être conditionné par une chaîne de conditionnement CH représentée sur la figure 7. Cette chaîne de conditionnement comporte à titre d'exemple non limitatif un préamplificateur du type précité, c'est-à-dire du type à contre-réaction résistive ou à contre-réaction capacitive. Bien entendu, l'invention n'est nullement limitée à ces types de préamplificateur. Dans la chaîne de conditionnement CH, le signal préamplifié 41 ainsi obtenu est ènsuite présenté à un bloc 22 dans lequel on utilise un circuit de correction pôle-zéro PZ ou un circuit de différentiation selon le choix porté sur le type du préamplificateur 21. La chaîne de conditionnement CH se termine par un convertisseur analogique-numérique 23 en sortie du bloc 22. On notera ici que la chaîne de conditionnement CH telle qu'elle est présentée sur la figure peut comporter de nombreuses variantes que l'homme du métier envisagera naturellement. En particulier, l'invention n'est nullement limitée à respecter un tel agencement des blocs. En effet, on peut envisager que le convertisseur analogique- numérique soit placé plus en amont du système et que la chaîne de conditionnement CH se termine par le bloc 21 (préamplification numérique) puis 22. 2879305 18 L'homme du métier comprendra avec évidence qu'il s'agît simplement ici de faire des compromis différents et de choisir selon l'application visée une solution adaptée. On notera également que selon une variante de l'invention le bloc 22 peut mettre en oeuvre des étapes supplémentaires de conditionnement du signal. Nous verrons plus loin dans un exemple détaillé d'un mode de réalisationde l'invention que le bloc 22 peut en outre comporter des circuits, tel un amplificateur et/ou un filtre anti-repliement. Dans tous les cas, à l'issue de la chaîne de conditionnement CH précitée, le signal numérisé 42 est mémorisé dans une mémoire dédiée 24, puis une unité de calcul 25, tel un microprocesseur ou un DSP par exemple (DSP étant l'acronyme Digital Signal Processing en langue anglo- saxonne), met en oeuvre des calculs à partir des échantillons du signal mémorisé 43. C'est en particulier l'unité 25 qui met en oeuvre l'ensemble des étapes permettant d'obtenir un signal d'estimation du signal temporel courant détecteur (dans la suit du texte on désignera ce signal temporel courant détecteur par xt) et ultérieurement un histogramme en énergie de la source de rayonnement étudiée. On notera que les signaux correspondant aux énergies des rayonnements 44 calculées par l'unité 25 sont stockés dans la mémoire 24 (ils peuvent aussi être stockés dans une mémoire distincte). Comme on peut également le voir sur ladite figure 7, cette unité 25 gère des périphériques 26 comme un écran d'affichage, un clavier, une souris, etc. 2879305 19 On va maintenant décrire un mode de réalisation préféré du procédé de l'invention correspondant au traitement du signal numérisé 42 et mis en oeuvre notamment par l'unité de calcul 25. A titre préliminaire, on notera que k représente un pas d'échantillonnage. En d'autres termes, il désigne un numero d'échantillon et une correspondance avec la notion d'instant d'échantillonnage pourra être effectuée en utilisant la relation classique: t=k/fe, où t est l'instant d'échantillonnage et fe la fréquence d'échantillonnage du convertisseur 23. On notera également qû un indice de variable k/k désignera une estimation obtenue à partir du premier algorithme, en particulier à partir du filtre de Kalman; un indice k/N désignera une estimation obtenue à partir du deuxième algorithme, en particulier à partir de l'algorithme de lissage; un indice k+1/k désignera une prédiction de la variable indicée comme tel. Finalement, xk désignera une représentation numérique que l'on cherche à estimer du signal xt. Selon un mode préféré du procédé de l'invention, l'unité de calcul 25 procède tout d'abord à une segmentation du signal 42 qui a été préalablement mémorisé dans la mémoire 24. Une telle segmentation est agencée de sorte à obtenir des tronçons successifs de N échantillons. Or, comme on va le voir, l'unité de calcul 25 va déduire ensuite le signal numérique temporel bruité yk à partir du signal 42. 2879305 20 On obtiendra donc par mise en oeuvre du procédé de l'invention un signal d'estimation par tronçons constitués. A cet égard, afin de revenir à une estimation la meilleure possible du signal xt à partir du signal yk, l'unité de calcul 25 met en oeuvre un modèle d'état représentatif du conditionnement imposé par ladite chaîne CH pour passer du signal xt au signal yk. Le modèle d'état comporte une variable cachée, notée mk, c'est-à- dire une variable à déterminer, mais qui ne peut être égale qu'à deux valeurs distinctes au choix. L'une des valeurs correspond à une indication selon laquelle à l'instant d'échantillonnage correspondant au pas k considéré, le signal xt comprend une ou plusieurs impulsions, tandis que l'autre valeur correspond à une indication selon laquelle audit instant d'échantillonnage, le signal xt ne comprend pas d'impulsion. En particulier, en cas de présence d'au moins une d'impulsion à un pas k la valeur est 1 et en cas d'absence d'impulsion la valeur est 0. Ainsi, à partir de cette variable cachée mk, on dispose d'un signal binaire qui fournit une première information sur le signal xt, à savoir un état d'occupation de ce signal. On appellera par la suite ce signal binaire, signal d'occupation. Selon un mode préféré de l'invention, la variable cachée est une variable markovienne de sorte que le modèle d'état devient du type HMM (acronyme de l'expression anglo-saxonne Hidden Markov Model ). Un exemple de ce modèle d'état est présenté ci-dessous. On note dans les équations suivantes dk le signal numérisé 42 issu du convertisseur 23. 2879305 21 Par ailleurs, le signal numérique temporel bruité yk sera également appelé signal d'observation yk. Une fonction de transfert du préamplificateur 21 et de l'élément 22 constituant un circuit différenciateur ou P/Z s'écrit: T(z) = 1- avec 2nfPT R=e où Te est la période d'échantillonnage, fp la fréquence du pôle résiduel après P/Z ou différenciation. 10 On pose: d Yk _ 1 kR_1 R R dk1 La chaîne de conditionnement CH peut maintenant être décrite par le système d'état suivant. JXk = F.Xk-1 + D(mk).Wk yk = H.Xk avec, _ Xk x, = bk W k Vk où, Xk est un vecteur d'état que l'on cherche à estimer, ce vecteur comportant comme première composante ladite représentation 20 numérique Xk que l'on cherche à estimer du signal x'. - mk est la variable cachée markovienne ou en d'autre terme ledit signal d'occupation, 1 Rz-' 2879305 22 - on notera en outre que l'on ne donne aucun a priori sur la forme du signal xt hormis sa positivité, bk est un biais correspondant à une ligne de base de la forme bk =bk-1+ik' 11k étant une variable aléatoire gaussienne de moyenne nulle et d'écart- type ab, Wk un bruit d'observation lié à yk de la forme: wk = Ek a Ek_l, Ek étant une variable aléatoire gaussienne de moyenne nulle et d'écart- type an, a étant une constante de temps caractéristique du bruit d'observation Wk, rattachée à une fréquence caractéristique fc de ce bruit ayant la forme suivante: a = e-2 n f on notera que dans cet exemple de modèle d'état, le. modèle de bruit retenu est identique à celui considéré dans les approches classiques, par exemple dans les publications [1] et [2] ; à ce titre la figure 8 représente schématiquement ce modèle de bruit en terme de puissance fonction de la fréquence, - Vk est un bruit d'état interne lié à Ek par une relation de la forme: Vk = -a Ek - Wk est un vecteur de bruit de la forme: wk = où k est un bruit de dynamique, soit une variable gaussienne de moyenne nulle et d'écart-type Op, - F est une matrice de passage de la forme: 2879305 23 0 0 0 0- 0 1 0 0 F= 0 0 0 1 0 0 0 0 - H est une matrice d'observation de la forme: H=[1 1 1 0], - D(mk) est une matrice dit de saut de la forme: mk 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 a Finalement, on définit: - N la longueur d'un tronçon ou encore le dernier indice k possible dans le tronçon, - Q et H' des matrices de la forme suivante: 0- 0 0 Q= 0 a 0 o o n et, H'=[0 1 1 0]. Ainsi, d'après les équations ci-dessus, on peut voir qu'une connaissance du vecteur d'état Xk conduit automatiquement à la connaissance de Xk. Par conséquent dans la suite du texte on pourra considérer que l'estimation d'une composante d'un vecteur (Xk par exemple) sera dans tous les cas déduite d'une estimation du vecteur comportant cette composante (Xk selon l'exemple précité). D(mk)= 2879305 24 Compte tenu maintenant des équations ci-dessus on peut exprimer le signal d'observation yk de la manière suivante: Yk = Xk + bk + Wk Afin d'illustrer la forme possible d'un tel signal, la figure 9 montre à titre indicatif et non limitatif un résultat de simulation du signal temporel observé yk lorsque le signal courant détecteur idéal correspond à celui présenté à la figure 2. Le modèle d'état étant ainsi établi, on prévoit dans un mode préféré de l'invention de mettre en oeuvre un algorithme qui traite les N échantillons d'un tronçon par pas k croissants et qui coopère avec le modèle d'état pour fournir une première estimation filtrée Xk/k du vecteur d'état Xk en déterminant par la même le signal d'occupation. Comme évoqué précédemment, l'estimation filtrée Xk/k fournit inéluctablement une estimation filtrée Xk/k de Xk On notera qu'une telle estimation représente une estimation conditionnellement au passé, cette expression signifiant pour un statisticien qu'elle a été mise en oeuvre à partir essentiellement des échantillons de l'observation yk jusqu'au pas k en question. Dans le mode de réalisation présenté ici, l'algorithme est un filtre de Kalman et l'observation de ce filtre est le signal d'observation yk. Comme nous allons le voir ci-dessous on procède à l'estimation de Xk à l'aide de ce filtre en deux étapes. La première étape consiste à déterminer tous les mk, donc le signal d'occupation en entier, et la deuxième étape utilise le signal d'occupation pour mettre à jour les paramètres du modèle d'état et obtenir ainsi l'estimation filtrée Xk/k. 2879305 25 Dans la première étape, la détermination du signal d'occupation mk est mise en oeuvre en faisant une hypothèse selon laquelle, à l'instant correspondant au pas k d'échantillonnage considéré, il n'existe pas d'impulsion dans le signal initial temporel xt. La variable mk est donc initialement égale à 0 quelle que soit la valeur du pas k. On vérifie ensuite si cette hypothèse est vraie en comparant le carré d'une innovation I du filtre de Kalman et une variable seuil prédéterminée par ce dernier. Selon l'invention, l'innovation traduit l'écart entre l'observation yk et la prédiction qui en est faite à partir d'une prédiction Xk+1/k de Xk. Plus précisément, l'innovation I à un pas k+1 peut être exprimée de la manière suivante: Ik+1 = yk+1 - yk+1/k où yk+1 est l'observation au pas d'échantillonnage k+1 et yk+1/k la prédiction de cette observation au pas k+1 étant donnés les k premiers échantillons, celle-ci étant calculée à partir de la prédiction Xk+l/k préalablement déterminée du vecteur d'état Xk, au pas k+1 étant donnés les k premiers échantillons. Si, à un pas k, l'innovation possède une valeur supérieure audit seuil on considère que ladite hypothèse n'est pas vérifiée, c'est-à-dire qu'au pas en question la variable doit valoir 1 de sorte que le signal d'occupation contienne une impulsion. Dans un mode préféré de l'invention, la valeur seuil permettant la comparaison avec l'innovation est un multiple de la variance de l'innovation I. 2879305 26 A cet égard on a représenté sur la figure 10 un exemple non limitatif d'instructions correspondant à cette première étape. La première étape consiste à mettre oeuvre une initialisation des paramètres. Des instructions de cette étape sont données à titre d'exemple non limitatif ci -dessous. On notera à titre préliminaire, que le symbole * associé à une matrice désigne la matrice conjuguée. k=0 X0/o = mo=0 R est compris entre 3 et 5 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 6n (1+a2) OC 62 O O a 6n OG26n où Pk/k est une matrice correspondant à la variance de l'erreur 15 d'estimation de filtrage de Xk. On peut voir maintenant sur la figure 10 que les étapes qui suivent cette étape d'initialisation INIT sont intégrées dans une boucle incrémentale 106, 106' sur le pas k, débutant avec k égal à 0 et aboutissant à k égal à N-1. On attire à cet égard l'attention sur le fait que dans cette boucle sont intégrées cette première étape du filtrage de Kalman mais également la deuxième étape décrite plus loin. 0 bo 0 0 P = olo 2879305 27 Bien entendu, l'invention prévoit également de pouvoir mettre en oeuvre chacune de ces deux étapes indépendamment en utilisant une première boucle dans la première étape et une seconde boucle dans la seconde étape. Dans tous les cas, la première étape commence par une initialisation au pas k=0 notamment du vecteur d'état Xoio, de la variable cachée markovienne mo, du paramètre 13 (de préférence de l'ordre de 3 à 5), et de la matrice Pm correspondant à la variance de l'erreur d'estimation du vecteur d'état Xk. En se référant de nouveau à la figure 10, l'étape qui suit l'étape d'initialisation est l'étape 100. Dans cette étape 100, on détermine la prédiction Xk+1ik à partir notamment de l'estimation Xk/k. A l'étape 101 suivante, on détermine l'innovation Ik+, puis on détermine à l'étape 102 la variance de l'innovation sous l'hypothèse mk=0. L'étape 103 correspond au test pour déterminer si l'hypothèse d'une absence d'impulsion au pas k+1 en question est vraie. Comme on peut le voir dans cette étape, la variance est multipliée par le carré du coefficient 13, le résultat étant comparé au carré de l'innovation I. Si l'écart entre l'innovation et le multiple de la variance est supérieur ou égal à zéro, le filtre considère alors que l'hypothèse est fausse. Le signal d'occupation devant alors indiquer la présence d'une impulsion, la variable cachée au pas k+1 prend la valeur 1. Le cas échéant, le signal d'occupation devant indiquer l'absence d'une impulsion, la variable cachée conserve la valeur 0 au pas k+1. A titre indicatif, la figure 11 montre le signal d'occupation obtenu dans le cas où le signal d'observation yk est celui de la figure 9. 2879305 28 Comme on peut le voir ce signal comporte des bâtons verticaux de valeur 1 plus ou moins espacés dans le temps et de durée plus ou moins importante. Une comparaison avec la figure 2, montre que la première étape d'estimation du signal d'occupation, donc de la variable cachée, fonctionne bien. Comme évoqué précédemment, dans la deuxième étape on utilise le signal d'occupation pour mettre à jour les paramètres du modèle d'état et obtenir ainsi le signal d'estimation filtrée xwk par l'estimation filtrée Xwk du vecteur d'état Xk. Des instructions 107 à 109 de cette deuxième étape sont données à titre d'exemple non limitatif toujours sur la figure 10, à la suite des étapes 104 ou 105 selon le résultat du test 103. Et comme on peut le voir, cette deuxième étape permet notamment de passer de la prévision Xk+lk utilisée dans la première étape, à l'estimation Xk+lik+1 au pas k+1 (étape 108). L'étape 110 marque la fin de la mise en oeuvre du filtre de Kalman ainsi défini. On dispose donc à cette étape 110 d'un signal d'estimation Xk/k du signal xt, en l'occurrence du signal courant détecteur, ce signal comportant moins de bruit que l'observation yk, et ce sans avoir eu recours à une étape de mise en forme énergie de l'art antérieur. Dans tin autre mode de réalisation de l'invention, on améliore encore la qualité du signal d'estimation en mettant en oeuvre un deuxième algorithme de lissage qui traite les N échantillons par pas k décroissants et qui permet de fournir une estimation lissée Xk,N améliorée du vecteur d'état Xk. 2879305 29 Par conséquent, cet algorithme fournit un signal d'estimation lissé xk/N que l'on cherche à obtenir. Par ailleurs, on notera qu'une telle estimation lissée Xk/N est une estimation conditionnellement au passé, au présent et au futur. Cette expression signifie pour un statisticien que l'estimation est mise en oeuvre à partir essentiellement des échantillons du signal d'observation yk jusqu'au pas N et les échantillons du vecteur d'état Xk/k-1, préalablement déterminés par le premier algorithme, et ce du pas k à N. Et dans une variante préférée de ce mode de réalisation, cet algorithme de lissage est agencé de sorte à maximiser Xk la probabilité d'avoir le vecteur d'état Xk au pas k sachant les N échantillons du signal d'observation yk, soit la probabilité : p(Xk/yl à yN) On a représenté à titre illustratif sur la figure 12, un graphe temporel montrant quels échantillons sont pris en compte dans le cas du lissage (axe 151) et dans le cas du filtre de Kalman (axe 150), sachant que dans cette figure ces deux algorithmes sont supposés mettre en oeuvre des calculs au pas k+1. Par ailleurs, des étapes de cet algorithme de lissage sont données à la figure 13. Brièvement, on commence ici encore par procéder à une initialisation, notée INIT2. Puis, on effectue une boucle décrémentale sur k dans laquelle on effectue les calculs suivants: Fk =F-F.Kk.H 2\,k/N = Fk'Xk+1/N + H;'Vk 1. ck Ak/N Fk.Ak+I/N'Fk +H.VkI.H Xk/N Xk/k-1 + Pk/k-l'Ik/N Pk/N Pk/k-1 Pk/k-l'Ak/N'Pk/k-1 La figure 14 montre le signal d'estimation numérique non bruité final Xk/N résultant de la mise en oeuvre du procédé précité. On peut voir que le signal d'estimation numérique non bruité Xk/N comporte des impulsions qui correspondent bien à celles de la figure 9, et que le bruit a disparu. Un but de l'invention étant de fournir un spectre en énergie de la source de rayonnement étudiée, le procédé peut en outre comporter des étapes supplémentaires pour générer un signal en énergie à partir du signal d'estimation xkik ou Xk/N, selon que l'on met en oeuvre le filtrage de Kalman uniquement ou que celui-ci est complété par l'algorithme de lissage. A cet effet, on commence tout d'abord par analyser le signal d'occupation pour repérer les instants de présence d'impulsions. Les pas k correspondant à ces instants sont mémorisés dans la mémoire 24. On utilise ensuite le signal d'estimation, par exemple xwr', pour rechercher et mémoriser ses valeurs aux pas k mémorisés. Enfin, en supposant que l'énergie des impulsions est proportionnelle à son amplitude ou son aire, on additionne pour chacune d'entre elles les valeurs mémorisées associées aux pas k qui leur correspondent. Par exemple si une neuvième impulsion dans le signal d'occupation dure trois pas k=10,11,12 et que pour ces trois pas k le signal d'estimation 2879305 31 numérique non bruité comporte les valeurs respectives lkeV, 1.1keV et 1.05keV, la détermination de l'énergie de la neuvième impulsion aboutira au résultat 3.15keV. En procédant de la sorte sur l'ensemble des impulsions identifiées dans le signal d'occupation, le procédé est alors apte à fournir un histogramme des énergies ainsi estimées. Selon une variante, on peut également affiner l'estimation précédente des énergies en les pondérant par un coefficient qui représente par exemple une mesure d'une qualité d'estimation finalement obtenue. On notera à ce titre, que l'algorithme de lissage fournit avantageusement la variance de l'erreur d'estimation de lissage Pk/N. On pourra donc pondérer l'estimation précédente des énergies au moyen de Pknv. On notera également que le filtre de Kalman fournit également la variance de l'erreur d'estimation de filtrage, notée Pk/k. Toutefois, cette dernière est moins précise que celle fournie par l'algorithme de lissage. Dans tous les cas, la demanderesse considère que l'utilisation d'une telle pondération permet de générer un histogramme en énergie de meilleure qualité. A titre indicatif maintenant, on notera que le procédé de l'invention comporte initialement des étapes qui permettent notamment d'estimer au mieux le niveau de ligne de base du signal (ou biais) afin de commencer par exemple le filtrage de Kalman dans les meilleures conditions. Cela est fait au moyen d'une méthode robuste consistant à prendre le mode de l'histogramme des valeurs prises par les premiers échantillons du signal d'observation yk. Pour ce qui concerne les paramètres de bruit a, 6n, 6b, ils peuvent être estimés par analyse spectrale du signal courant détecteur, et par exemple dans des plages où peu d'impulsions sont présentes. Quant à ap il est généralement fixé à une valeur très supérieure à 6n et 6b. Afin d'illustrer l'efficacité et des avantages du procédé de l'invention, on va maintenant présenter un mode de réalisation détaillé d'un système expérimental conçu par la demanderesse ainsi que des résultats de mesure obtenus à partir de celui-ci. Bien entendu, l'invention n'entend nullement se limiter à cette réalisation et l'homme du métier comprendra qu'il existe naturellement de nombreuses variantes possibles de conception d'un tel système. En se référant à la figure 15, on retrouve essentiellement les blocs 20 à 25 présentés à la figure 7, c'est-à-dire d'amont en aval: - un détecteur 20, - une chaîne de conditionnement comprenant un préamplificateur 21, un bloc 22 dans lequel on utilise un circuit de correction de pôle-zéro PZ ou un circuit de différentiation selon le choix porté sur le type du préamplificateur 21, et un convertisseur A/N 23, - une mémoire 24 pour le stockage des signaux et une mémoire 27 pour le stockage des énergies contrôlées par une unité de calcul 25. 2879305 33 Néanmoins, une différence avec le système de la figure 7 est que la chaîne de conditionnement CH comporte en plus un amplificateur 22' et un filtre anti-repliement 22" agencés entre le bloc 22 et le convertisseur A/N 23. Discussion sur une conception des blocs 21 à 22" Il convient tout d'abord de limiter une saturation de l'amplificateur 22', notamment du fait d'un taux de comptage trop élevé. Dans ce but, on propose de filtrer le signal de sortie du préamplificateur 21 à l'aide du bloc 22 (Pôle/Zéro pour le préamplificateur résistif, passe-haut pour la remise à zéro) de telle manière que la constante de temps du pôle résiduel soit dans le cas présent de l'ordre de 500 ns. En effet, une telle valeur permet un fonctionnement à des taux d'entrée de plusieurs millions de coups par seconde. Bien entendu, l'utilisation de technologies aujourd'hui plus évoluées et 15 l'avancée des technologies en soi permettraient de diminuer cette constante de temps et de pousser encore les performances du système. Convertisseur analogique/numérique 23 On propose de construire ici des histogrammes significatifs de 214 canaux. Compte-tenu de la technologie utilisée, un convertisseur présentant une résolution de 14 bits a été retenu. Actuellement, la fréquence d'échantillonnage fe est limitée par les performances des convertisseurs et par les capacités de l'unité de calcul à effectuer le traitement du flux de données numérisées en temps réel. 2879305 34 La bande passante des signaux issus du détecteur 20 peut dépasser 30 Mhz, ce qui entraînerait une cadence d'échantillonnage prohibitive pour la technologie actuelle. C'est pourquoi on propose d'insérer dans la chaîne de conditionnement, 5 en amont de la conversion, un filtre anti-repliement 22" de spectre qui assure une atténuation suffisante des fréquences supérieures à la moitié de la fréquence d'échantillonnage. Une fréquence d'échantillonnage admissible se situe entre 10 et 20MHz, actuellement. Unité de traitement numérique: blocs 24 à 27 Cette unité doit être dimensionnée pour effectuer les calculs relatifs aux algorithmes présentés. Elle peut être par exemple un processeur du marché grand public. Les échantillons sont acheminés depuis le convertisseur 23 dans la mémoire 24 de l'unité de calcul par tronçons. Afin de traiter tous les échantillons, l'invention propose à titre d'exemple non limitatif un fonctionnement en ping-pong : un tronçon d'échantillons est stocké en mémoire alors que l'unité de calcul traite une 20 plage située dans une autre portion de sa mémoire. A l'issue d'une mise en oeuvre du filtre de Kalman puis de l'algorithme de lissage, les impulsions sont repérées en analysant le signal d'occupation comme décrit précédemment et les énergies correspondantes sont stockées dans la mémoire 27. On notera à cet égard, que les mémoires signal 24 et 27 ne sont pas obligatoirement distinctes de l'unité de calcul 25. 2879305 35 En l'occurrence, dans le système présenté ici ces mémoires font parties intégrantes de la mémoire de cette unité 25. Les valeurs qui suivent ont été mesurées avec un système prototype dont la mise en oeuvre est décrite au paragraphe précédent. En particulier, sur ce système la puissance de calcul disponible ne permet pas d'aller au-delà d'un échantillonnage de 10 MHz sur 14 bits. Malgré cela, il a été possible d'atteindre un taux de comptage de 5 millions de coups par seconde avec un détecteur germanium coaxial standard de 20 % d'efficacité. À tous les taux de comptage, les spectres fournis sont compatibles avec les logiciels de traitement de spectre gamma du commerce, en particulier les formes de pics sont bien gaussiennes. La résolution typiquement atteinte à bas taux de comptage est de 1. 7 keV @ 1332 keV, un peu mieux que la résolution constructeur annoncée à 1,8 keV, du fait notamment d'une électronique analogique très soignée. La résolution diminue avec l'augmentation du taux de comptage, mais on atteint néanmoins à titre d'exemple environ 2 keV @ 1332 keV à 100 000 coups par seconde (ICR), et environ 3 keV @ 1332 keV à 1 million de coups par seconde (ICR), ces exemples étant donnés compte tenu d'un source perturbante croissante de Cesium 137 et une référence stable de Cobalt 60. Comme évoqué précédemment, le procédé de l'invention s'adapte automatiquement et en temps réel au taux de comptage. Par conséquent, lors de cette expérience, un réglage initial a été mise en oeuvre, mais aucune autre intervention de ce type n'a eu lieu une fois le procédé lancé, et ce en dépit d'un changement du taux de comptage durant l'exécution du procédé. 2879305 36 Bien entendu, on pourra apporter de nombreuses modifications sans sortir du cadre de la présente invention. 37 REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES [1] US5005146 04/91 Signal processing method for nuclear spectrometers. [2] US5067090 11/91 Nuclear spectroscopy method and apparatus for digital pulse height analysis. [3] US5684850 11/97 Method and apparatus for digitally based high. [4] US5774522 06/98 Method and apparatus for digitally based high speed x-ray spectrometer for direct coupled use with continuous discharge preamplifiers. [5] US5821533 10/98 Automatic pulse top optimisation circuit for an ionising radiation spectroscopy system. [6] US5872363 02/99 Automatic pole-zero adjustment circuit for an ionising radiation spectroscopy system. [7] US5873054 02/99 Method and apparatus for combinatorial logic signal processor in a digitally based high speed x-ray spectrometer. 2879305 38 [8] US5870051 02/99 Method and apparatus for analog signal conditioner for high speed, digital x-ray spectrometer. [9] US6295508 09/01 Automatic pole-zero adjustment circuit for an ionising radiation spectroscopy system and method. [10] US6347288 02/02 Automatic pole-zero adjustment circuit for an ionising radiation spectroscopy system and method. [11] US6374192 04/02 Apparatus and method for automatic correction of pole-zero error in a spectroscopy system. [12] US6522984 02/03 Instant pole-zero corrector for digital radiation spectrometers and the same with automatic attenuator calibration [13] US5912825 06/99 Gated base line restorer [14] US5884234 03/99 Method for pulse shape regulation and discrimination in a nuclear spectroscopy system. 39 REVENDICATIONS 1. Procédé de traitement d'un signal temporel numérique bruité yk correspondant à un signal initial temporel xt après avoir été conditionné par une chaîne de conditionnement, ledit signal initial xt étant représentatif d'une information sur des rayonnements (30) provenant d'une source de rayonnements, ces rayonnements (30) présentant une distribution en énergie, caractérisé en que l'on met en oeuvre un modèle d'état, représentatif du conditionnement imposé par ladite chaîne pour passer du signal initial temporel xt au signal temporel numérique bruité yk, afin d'obtenir à partir du signal numérique bruité yk, un signal d'estimation numérique non bruité du signal initial temporel xt. 2. Procédé de traitement selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape préalable où l'on segmente le signal temporel numérique bruité yk en tronçons successifs de N échantillons, de sorte à obtenir un signal d'estimation numérique non bruité par tronçon. 3. Procédé de traitement selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le modèle d'état comprend: - une variable à estimer mk, du type variable cachée, pouvant valoir à chaque pas d'échantillonnage k une valeur parmi deux afin d'indiquer une présence ou une absence d'une ou plusieurs impulsions dans le signal initial temporel xt, à l'instant correspondant au pas k en question, 2879305 40 - un vecteur d'état Xk à estimer, comportant une première composante qui correspond à une représentation numérisée xk du signal initial temporel xt à l'instant correspondant au pas k en question, 4. Procédé de traitement selon la revendication 3, caractérisé en ce que la variable cachée mk est une variable cachée markovienne pouvant être égale, à chaque pas d'échantillonnage k, à la valeur 1 si le signal d'estimation numérique non bruité doit comporter une ou plusieurs impulsions au pas d'échantillonnage k en question, et à la valeur 0 si le signal d'estimation numérique non bruité ne doit comporter aucune impulsion audit pas d'échantillonnage k. 5. Procédé de traitement selon l'une des revendications 3 à 4, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape où l'on met en oeuvre un algorithme qui traite les N échantillons par pas k croissants et qui coopère avec le modèle d'état pour fournir une estimation filtrée Xk/k du vecteur d'état Xk, et donc pour fournir un signal d'estimation numérique filtré xk/k non bruité que l'on cherche à obtenir, ce signal d'estimation filtré xk/k correspondant à une estimation filtrée conditionnellement au passé. 6. Procédé de traitement selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape où l'on met en oeuvre un algorithme qui traite les N échantillons par pas k croissants et qui coopère avec le modèle d'état pour fournir une estimation filtrée Xk/k du vecteur d'état Xk, et donc pour fournir un signal d'estimation numérique filtré Xk/k non bruité que l'on cherche à obtenir, ce signal d'estimation filtré xk/k 2879305 41 correspondant à une estimation filtrée conditionnellement au passé à partir des échantillons du signal temporel numérique bruité yk jusqu'au pas k en question. 7. Procédé de traitement selon l'une des revendications 5 à 6, caractérisé en ce que l'algorithme est un filtre de Kalman dont une observation correspond au signal temporel numérique bruité yk. 8. Procédé de traitement selon l'une des revendications 3 à 7, caractérisé en ce qu'il comporte une étape où l'on estime la variable cachée mk à chaque pas k, afin d'obtenir un signal d'occupation représentatif d'une estimation sur la présence ou non d'une ou plusieurs impulsions à chacun des pas k en question, et en ce que le filtre est apte à déterminer, au moyen dudit signal d'occupation obtenu, l'estimation filtrée Xk/k du vecteur d'état Xk, et donc à déterminer le signal d'estimation numérique filtré xkik non bruité que l'on cherche à obtenir. 9. Procédé de traitement selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'estimation de la variable cachée mk est mise en oeuvre en faisant une hypothèse selon laquelle, à l'instant correspondant au pas k d'échantillonnage considéré, il n'existe pas d'impulsion dans le signal initial temporel xt, puis en vérifiant si l'hypothèse est vraie au moyen d'une comparaison entre le carré d'une innovation I du filtre de Kalman et une variable seuil déterminée par ce dernier. 2879305 42 10. Procédé de traitement selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'innovation I est de la forme: Ik+1 = yk+1 - yk+l/k où yk+1 est l'observation au pas d'échantillonnage k+1 et yk+l/k une prédiction de cette observation, au pas k+1, calculée à partir d'une prédiction Xk+1/k préalablement déterminée du vecteur d'état Xk, au pas k+1. 11. Procédé de traitement selon l'une des revendications 9 à 10, caractérisé en ce que la variable seuil consiste en un coefficient multiplié par une variance de l'innovation I. 12. Procédé de traitement selon l'une des revendications 3 à 11, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape où l'on met en oeuvre un deuxième algorithme, dit algorithme de lissage, qui traite les N échantillons par pas k décroissants et qui permet de fournir une estimation lissée Xk/N améliorée du vecteur d'état Xk, et donc de fournir une estimation lissée Xk/N améliorée du signal que l'on cherche à obtenir, cette estimation étant une estimation conditionnellement au passé, au présent et au futur à partir des échantillons du signal d'observation yk jusqu'au pas N et les échantillons du vecteur d'état Xk/k-1, préalablement déterminés par le premier algorithme, du pas k à N. 13. Procédé de traitement selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'algorithme de lissage est agencé de sorte que l'estimation lissée Xk/N maximise en le vecteur d'état Xk la probabilité d'avoir le vecteur d'état Xk 2879305 43 au pas k sachant les N échantillons du signal temporel numérique bruité yk, soit la probabilité : p(Xk/yl à yN) 14. Procédé de traitement selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape où l'on détermine l'énergie des rayonnements en mettant en oeuvre les opérations suivantes: ^ rechercher et mémoriser le(s) pas k de chaque impulsion présente dans le signal d'occupation, ^ pour chacune des impulsions, lire la valeur du signal d'estimation au(x) pas k mémorisé(s) correspondant à l'impulsion considérée, et additionner les valeurs ainsi obtenues de sorte à obtenir une estimation de l'énergie de l'impulsion en question. 15. Procédé de traitement selon l'une des revendications précédentes 12 à 14, caractérisé en ce que l'énergie de chaque impulsion est pondérée en fonction d'une mesure d'une qualité obtenue du signal d'estimation, cette mesure étant déterminée par le filtre de Kalman ou l'algorithme de lissage. 16. Procédé de traitement selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape où l'on construit un histogramme en énergie de la source de rayonnement à partir des énergies déterminées. 2879305 44 17. Procédé de traitement selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'histogramme en énergie représente un spectre en énergie. 18. Procédé de traitement selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les rayonnements sont des rayonnements de particules. 19. Procédé de traitement selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les rayonnements sont des rayonnements de particules nucléaires. 20. Procédé de traitement selon l'une des revendications 1 à 18, caractérisé en ce que les rayonnements sont des rayonnements de photons. 21. Procédé de traitement selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une étape de détection des rayonnements qui fournit le signal initial temporel xt. 22. Procédé de traitement selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le conditionnement du signal initial temporel xt par la chaîne de conditionnement commence par une première étape où l'on préamplifie le signal initial xt et aboutit à une étape d'échantillonnage à une fréquence fe prédéterminée, de manière à obtenir le signal temporel numérique bruité yk. 2879305 45 23. Programme informatique destiné à réaliser un traitement d'un signal temporel numérique bruité yk correspondant à un signal temporel xt, ledit signal xt étant représentatif d'une information sur des rayonnements provenant d'une source de rayonnements, ces rayonnements présentant une distribution en énergie, caractérisé en ce qu'il met en oeuvre le procédé de traitement selon l'une quelconque des revendications 1 à 23. 24. Système de traitement d'un signal temporel numérique bruité yk correspondant à un signal initial temporel xt après avoir été conditionné par une chaîne de conditionnement, ledit signal initial xt étant représentatif d'une information sur des rayonnements provenant d'une source de rayonnements, ces rayonnements présentant une distribution en énergie, caractérisé en qu'il comporte des moyens aptes à mettre en oeuvre un modèle d'état, représentatif du conditionnement imposé par ladite chaîne pour passer du signal initial temporel xt au signal temporel numérique bruité yk, afin d'obtenir à partir du signal numérique bruité yk un signal d'estimation numérique non bruité du signal initial temporel xt. 25. Système de traitement selon la revendication 24, caractérisé en ce que le modèle d'état comporte: - une variable cachée markovienne à estimer, pouvant être égale à la valeur 1 si le signal d'estimation numérique non bruité doit comporter une ou plusieurs impulsions au pas d'échantillonnage k, et à la valeur 0 si le signal d'estimation numérique non bruité ne doit comporter aucune impulsion au pas d'échantillonnage k, 2879305 46 un vecteur d'état Xk à estimer, comportant une première composante qui correspond à une représentation numérisée xk du signal initial temporel xt à l'instant correspondant au pas k en question. 26. Système de traitement selon l'une des revendications 24 à 25, caractérisé en ce qu'il comporte en outre des moyens pour mettre en oeuvre un filtre de Kalman dont une observation correspond au signal temporel numérique bruité yk, le filtre de Kalman coopérant avec le modèle d'état pour fournir une estimation filtrée Xk/k du vecteur d'état Xk, et donc pour fournir un signal d'estimation numérique filtré Xk/k non bruité que l'on cherche à obtenir, cette estimation filtrée étant une estimation filtrée Xk/k conditionnellement au passé à partir des échantillons du signal temporel numérique bruité yk jusqu'au pas k en question. 27. Système de traitement selon l'une des revendications 24 à 26, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens pour mettre en oeuvre un algorithme de lissage. 28. Système de traitement selon la revendication 27, caractérisé en ce que l'algorithme de lissage est agencé de sorte à maximiser en le vecteur d'état Xk la probabilité d'avoir le vecteur d'état Xk au pas k sachant les N échantillons du signal temporel numérique bruité yk; soit la probabilité : p(Xk/yl à yN) 2879305 47 29. Système de traitement selon l'une des revendications 24 à 28, caractérisé en ce que la chaîne de conditionnement comporte un préamplificateur (21) et un convertisseur analogique-numérique (23). 30. Système de traitement selon la revendication 29, caractérisé en ce que le préamplificateur (21) est du type choisi parmi la liste suivante: préamplificateur à contre-réaction résistive, - préamplificateur à contre-réaction capacitive. 31. Système de traitement selon l'une des revendications 24 à 30, caractérisé en ce que la chaîne de conditionnement comporte en outre en sortie du préamplificateur (21) : un circuit de correction pole-zéro (22) si le préamplificateur est du type à contre-réaction résistive, ou un circuit différentiateur (22) si le préamplificateur est du type à contreréaction capacitive. 32. Système de traitement selon la revendication 24 à 31, caractérisé en ce que la chaîne de conditionnement comporte en outre un amplificateur (22'). 33. Système de traitement selon la revendication 24 à 32, caractérisé en ce que la chaîne de conditionnement comporte en outre un filtre anti-repliement (22"). 34. Système de traitement selon la revendication 33, caractérisé en ce que la chaîne de conditionnement est successivement constituée, d'amont en aval, du préamplificateur (21), du circuit différentiateur (22) si le 2879305 48 préamplificateur est du type à contre-réaction capacitive, ou du circuit de correction pole-zéro (22) si le préamplificateur est du type à contre-réaction résistive, de l'amplificateur (22'), du filtre anti-repliement (22") et du convertisseur analogique-numérique (23). 35. Système de traitement selon l'une des revendications 24 à 34, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens de mémorisation (24,27) pour mémoriser, notamment, les signaux, le modèle d'état, le filtre de Kalman et l'algorithme de lissage. 36. Système de traitement selon l'une des revendications 27 à 35, caractérisé en ce que le modèle d'état, le filtre de Kalman et l'algorithme de lissage sont mis en oeuvre par une unité de calcul (25). 37. Système de traitement selon la revendication 36, caractérisé en ce que l'unité de calcul (25) est un processeur. 38. Système de traitement selon l'une des revendications 24 à 37, caractérisé en ce qu'il comporte des moyens (26) d'affichage pour afficher 20 notamment les résultats de l'estimation et de saisie de données.