FR 2579767 A1 19861003 FR 8504977 A 19850402 Système de suppression du bruit et de ses variations pour la détection d'un signal pur dans un signal discret bruité mesuré La présente invention a pour objet un système de suppression du bruit et de ses variations pour la détection d'un signal pur dans un signal discret bruité mesuré. Ce système évalue L'information apportée par le signal mesuré. Cette information se traduit par une pro- babilité de fausse détection, c'est-à-dire une probabi- lité de détecter un signal pur là o il n'y en a pas. L'information peut être comparée à un seuil si l'on dé- sire uniquement détecter la présence ou l'absence d'un signal pur, ce seuil correspondant à un taux de fausse détection prédéterminé; l'information peut aussi être évaluée si on désire connaître Le degré de certitude de L'existence d'un signal pur. L'invention concerne La détection des signaux discrets, c'est-à-dire Les signaux produits par des évé- nements discontinus. L'invention s'applique notamment à la détection des rayonnements corpusculaires, tels que- Les rayons neutroniques ou Les rayons gammas. La détection d'un signal pur dans un signal bruité mesuré suppose que l'on peut supprimer le bruit dans Ledit signal mesuré. Deux cas se présentent: Le taux moyen de bruit est constant et le taux moyen de bruit est fluctuant. L'invention concerne un système de détection lorsque le taux moyen de bruit est fluctuant. Un taux moyen de bruit constant n'étant qu'un cas parti- culier d'un taux moyen de bruit fluctuant, Le système de l'invention peut a fortiori être utilisé pour la détec- tion lorsque le taux moyen de bruit est constant. La détection d'un rayonnement corpusculaire particuLier, par exemple nucléaire, se fait en présence d'un bruit corpusculaire ayant plusieurs causes. Dans Le cas d'un rayonnement nucléaire, une partie du bruit est due au rayonnement cosmique et L'autre partie est due à la radioactivité naturelLe des terrains et des roches. Il existe aussi un bruit dû au détecteur utiLisé. Le rayonnement cosmique peut varier au cours du temps et le bruit corpusculaire dû aux roches et au terrain est es- sentieLlement variable, seLon le Lieu o se fait la me- sure. Un rayonnement particuLier ne peut donc être dé- tecté que si L'on connaît Le bruit, ou bien si on en a une estimation suffisante. Le stockage des informations est effectué pen- dant une durée de temps limitée AT. Ce stockage des in- formations se fait de façon discrète: Lorsqu'une parti- cule est détectée, Le contenu d'une mémoire est augmenté d'une unité. En généraL, un ou plusieurs paramètres dé- finissent L'événement nucléaire détecté. Dans Le cas o cet événement ne dépend que d'un paramètre unique, ce- lui-ci peut être par exempLe L'énergie; c'est Le cas typique de La détection d'un rayonnement gamma à l'aide d'un germanium intrinsèque ou d'un scintitLateur NaI as- socié à un photomultiplicateur. Ce paramètre unique peut aussi être Le temps, par exempLe Lorsqu'on mesure Le temps de vol d'une particule. La condition de détection peut être également une fonction logique complexe dépen- dant de L'état de pLusieurs détecteurs durant un inter- valle de temps très court, en général de L'ordre de quelques dizaines de nanosecondes, notamment dans Le cas de La détection de particules dans une chambre à fils. UsueLLement, pour savoir si un signal a été détecté à L'aide d'un stockage effectué pendant un in- tervaLLe de temps AT, la pratique courante consiste à apprécier de queLLe vaLeur Le comptage obtenu dépasse L'estimation du bruit dont on dispose. Ce bruit peut notamment être apprécié en cours d'expérience en extra- poLant ou en interpoLant Les niveaux du signal détecté dans différents intervaLles, par exempLe énergétiques. Pour cela, il faut que le taux de comptage dans les intervalles o L'on est sûr qu'il n'y a pas de bruit soit suffisant, pour pouvoir faire une estimation de la densité de probabilité du bruit dans les intervalles o l'on cherche à détecter un rayonnement particulier. De manière classique, on estime qu'il y a ef- fectivement un signal lorsque le taux de comptae N me- suré pendant une durée AT est tel que N> B + K. B, o B est le taux moyen de bruit estimé et K une constante égale à quelques unités. Ce critère connu de détection n'est pas satis- faisant car il est empirique, la valeur de K étant choi- sie de façon non déterministe en se fondant sur des ex- périences antérieures. Un but de l'invention est de fournir un systè- me de suppression du bruit et de ses variations pour la détection d'un signal pur fondée sur un critère ration- nel, déduit des lois de probabilité d'apparition du bruit et du rayonnement attendu. Dans l'art antérieur, un taux de comptage n'est pris en compte que s'il est supérieur au taux moyen de bruit augmenté d'un certain nombre de fois l'écart type vB. Selon l'invention, on considère, au contraire, que tout dépassement du taux moyen de bruit constitue une information sur la présence ou l'absence d'un signal pur. Cette information est faible lorsque la différence entre le taux de comptage et le taux moyen de bruit est faible. Plus la différence entre le taux de comptage et le taux moyen de bruit est importante, plus l'infor- mation apportée par la mesure -est importante et plus la probabilité de fausse détection est faible. Le critère pratique de détection d'un signal pur est donc l'obten- tion d'une information suffisante, c'est-à-dire supé- rieure à un seuil Im, ce seuil étant fonction d'un taux de fausse détection que L'on se fixe. L'information I apportée par la mesure peut être exploitée de deux façons: elle peut être simple- ment comparée au seuil Im pour discriminer La présence ou L'absence d'un signal pur; on peut aussi mesurer La différence I-Im pour évaluer le degré de certitude de La présence d'un signal pur. La comparaison entre les informations I et I peut être faite indirectement sur La probabilité de fausse détection et le taux de fausse détection associés à ces informations. L'information est cependant utilisée de préférence pour l'exploitation, par exempte par vi- sualisation d'un signal représentant l'information en fonction des comptages. Le système de détection de l'invention utilise un comptage dans une voie de référence pour mesurer te bruit et un comptage dans La voie de signaL. Le taux moyen de bruit M2 dans La voie de signal est supposé proportionnel au taux moyen de bruit M3 dans ta voie de référence. Ceci est conforme à la constatation expéri- mentale selon laquelle la densité de probabilité du spectre de bruit, à énergie donnée, ne varie pas au cours du temps. On notera X le rapport du taux moyen de bruit M3 au taux moyen de bruit M2. La détection d'un signal pur dans la voie de signal consiste à comparer l'information apportée par les taux de comptage N2 et N3 de la voie de signal et de la voie de référence, pour une valeur ÀE estimée du rap- E port A, à un seuil d'information Im prédéterminé. Ce seuil est défini par le taux de fausse détection que l'on se fixe. Selon une variante préférée du système de l'invention, la comparaison entre l'information I appor- tée par les comptages N2 et N3 pour la valeur estimée XE de A et le seuil Im est remplacée par une comparaison entre la probabilité de fausse détection PF, associée auxdits comptages N2 et N3 pour la valeur estimée ÀE de A, et le taux de fausse détection fixé TF. Selon une caractéristique de l'invention, la PF fonction information est définie par I=-Log _ PF; on définit de la même manière Im par Im=-Log _ TF' Selon une autre variante préférée du système de détection de l'invention, dans le cas o on connaît une fonction reliant le taux moyen de signal pur M1 dans la voie de signal, le taux moyen de bruit M2 dans la voie de signal, le taux moyen de bruit M3 dans la voie de référence correspondant au taux de fausse détection pré- déterminé TF, on compare ledit taux moyen de signal pur M1 au taux estimé par N2 - N3/XE, o bE est une valeur estimée de À. Cette comparaison produit le même-résultat que la comparaison directe entre la probabilité de fausse détection PF et le taux de fausse détection TF, mais présente souvent l'avantage d'être plus facile à effec- tuer en pratique. Dans la variante qui vient d'être décrite, on suppose connue une relation du type f(TF, M1, M2, M3)=0. Compte tenu de X=M3/M2, ceci revient à connaître une relation du type g(TF, M1, M2, 1)=0. Pour les comptages N2 et N3 mesurés durant le temps AT, cette relation de- vient g(PF, N2-N3/ E, N3/E, E)=O. L'utilisation pratique de la relation g=O pour décider si un signal pur est présent dans la voie de signal peut conduire, dans certains cas, à des calculs longs et compliqués. La durée du calcul direct de la probabilité de fausse détection peut notamment être fonction de la valeur des comptages mesurés. La durée de ce calcul peut être en particulier incompatible avec une détection en temps réel, si la durée de chaque comptage est de une seconde par exemple. Selon une caractéristique préférée du système de détection de l'invention, la fonction g est tabuLée. Ceci permet de calculer rapidement Le taux moyen de si- gnal pur M1 pour le comparer à N2-N3/XE, ou la probabi- lité de fausse détection PF pour la comparer au taux de fausse détection TF. La tabulation de la fonction g pré- sente l'avantage important que la durée du calcul du taux moyen de signal pur M1, ou de la probabilité de fausse détection PF, est pratiquement indépendante des valeurs de comptage N2 et N mesurées. 2 3 La fonction g peut être tabulée pour plusieurs valeurs différentes du taux de fausse détection TF. La comparaison de la valeur estimée du signal N2-N3/ÀE aux valeurs de M1 correspondant à chaque taux de fausse dé- tection TF permet de mesurer l'information apportée par Les comptages. Dans le cas o la fonction g est tabulée pour une vaLeur unique du taux de fausse détection TF,. la comparaison entre N2-N3/XE et M1 situe l'information I par rapport au seuil Im, mais ne détermine pas la valeur de l'information I. La mémorisation sous forme de tables de la fonction g est particulièrement facile dans le cas o des relations linéaires peuvent être mises en évidence entre les variables de ladite fonction g ou' entre des fonctions simples desdites variables. Les rayonnements corpuscuLaires, tels que les rayons neutroniques ou les rayons gammas, sont des rayonnements pour lesquels le nombre de particules dé- tectées pendant un intervalle de temps AT est une varia- ble aléatoire dont la densité de probabilité est celle de la loi de Poisson. L'invention remarque que des relations sensi- blement linéaires existent entre des fonctions simples des variables de la fonction g dans ce cas. En particu- Lier, à M2 et TF constants, Log R, o R=M1/MOt est une fonction sensiblement Linéaire de Log(1+) et, pour A infini et TF constant, Log(MO) est une fonction sensi- blement Linéaire de Log(M2). X est infini lorsque le taux moyen de bruit M2 est constant; dans ce cas parti- culier, le taux moyen de signal M1 est noté Mo- Chaque relation sensiblement linéaire est mé- morisée sous La forme d'un ensemble de couples tels que (Log R, Log(14)) pour différentes valeurs de À. Chaque relation est mémorisée pour une pluralité de valeurs de MP et de TF. Le nombre de couple-s mémorisés pour chaque relation dépend de La linéarité de cette relation et de la précision souhaitée dans les calculs. Il dépend éga- lement du volume de mémoire disponible dans le système. La mémorisation de chaque relation linéaire est ramenée à deux couples de valeurs lorsque cette re- Lation est estimée suffisamment linéaire pour l'usage prévu. C'est Le cas Lorsque la densité de probabilité du nombre de particules détectées pendant un intervalle de temps AT est celle de la loi normale. On notera que la loi normale est une approximation classique de La loi de Poisson dès Lors que les taux de comptage sont de l'or- dre de queLques dizaines. Les caractéristiques et avantages de l'inven- tion ressortiront mieux de la description qui va suivre, faite à titre illustratif mais non limitatif, en réfé- rence aux dessins annexés, sur lesquels: - la figure 1 représente schématiquement le système de l'invention, - la figure 2 représente graphiquement la re- lation entre Log(R) et Log(1+) pour différentes valeurs de TF, pour une valeur de M2 égale à 1000, dans le cas o la densité de probabilité du nombre de particules détec- tées est celle de la loi de Poisson, - la figure 3 représente graphiquement la re- lation entre Log(M1) et Log(M2) pour différentes valeurs de TF, pour une vaLeur de A égaLe à l'unité, dans Le cas o la densité de probabiLité du nombre de particules détectées est celle de la Loi de Poisson, - les figures 4 à 6 illustrent graphiquement la détermination de Log(R), en fonction du taux de comp- tage N3 et de l'estimation hE de l, au moyen des rela- tions linéaires mémorisées, - la figure 7 illustre graphiquement la déter- mination de Log(M0), en fonction du taux de comptage N3 et de l'estimation XE de A, au moyen des relations li- néaires mémorisées. Le système représenté sur la figure 1 comprend un détecteur 2, un moyen de mise en forme 4, un conver- tisseur analogique numérique 6, un moyen de traitement 8 et un moyen de signalisation 10. Le détecteur 2 dépend du rayonnement à détec- ter. Pour la détection de rayons gammas, ce détecteur peut être un germanium intrinsèque ou un scintillateur NaI associé à un photomultiplicateur; pour la détection de neutrons, le détecteur est par exemple un compteur à He3. Le détecteur 2 délivre une impulsion de ten- sion pour chaque événement détecté. Cette impulsion est reçue par le moyen de mise en forme 4. Il peut compren- dre notamment en série un amplificateur, un circuit de mise en forme et un discriminateur. Le convertisseur analogique-numérique 6 est disposé en aval du moyen de mise en forme 4. Il conver- tit l'amplitude de l'impulsion reçue en un signal binai- re, par exempte sur 8 bits dans le cas d'un scintilla- teur NaI ou 12 bits dans le cas d'un germanium intrinsè- que. Ce signal binaire est transmis au moyen de traite- ment 8 par une voie 12. Le moyen de traitement 8 comprend un proces- seur 14, au moins une mémoire 16 et un circuit d'entrée- sortie 18. Ces étéments sont reliés par une voie 20 com- prenant des Lignes d'adresse, des Lignes de données et des Lignes de commande. Le moyen de signalisation 10 est commandé par le processeur 14 à travers le circuit d'entrée-sortie 18 et une voie 22. Il peut comprendre notamment des moyens d'alerte visuels et sonores. Ceux-ci sont déclenchés lorsqu'un signal pur est détecté, dans le cas o l'in- formation I est comparée à un seuil unique Im. Ils déli- vrent la valeur de L'information I si celle-ci est esti- mée par comparaison à plusieurs seuils différents. Le fonctionnement du système est le suivant. Chaque impulsion délivrée par le détecteur est, selon son amplitude, prise en compte dans la voie de signal ou dans la voie de référence ou ignorée. Ceci peut être réalisé par un analyseur multicanaux (non représenté). Après chaque comptage de durée ET, le processeur relève les taux de comptage N2 et N3 mémorisés et correspondant au nombre d'impulsions dans la voie de signal et dans la voie de référence, évalue la valeur X E du rapport A entre les taux moyens de bruit M3 et M2 dans la voie de référence et dans la voie de signal et compare la proba- bilité de fausse détection PF associée aux taux de comptage N2 et N3 et à l'estimation ÀE de X, au taux de fausse détection prédéterminé TF, ou une fonction de ladite probabilité de fausse détection et une fonction du taux de fausse détection prédéterminé, cette fonction pouvant être l'information. La valeur ÀE du rapport A peut être réajustée périodiquement, par exemple après chaque comptage, ou déterminée une seule fois si on peut admettre que les conditions expérimentales permettent de considérer constant. Dans ce dernier cas, la valeur estimée XE de est la moyenne de p valeurs du rapport entre les taux de comptages N3 et N2, o p est un nombre entier, ces comp- tages étant effectués en L'absence de tout rayonnement particulier. Dans le cas o La valeur estimée XE de A E est réajustée après chaque comptage, cette estimation AE peut être prise égale à La moyenne des p valeurs de A, associé aux p comptages précédents celui o on cherche à détecter un rayonnement pur Lesdits comptages étant sup- posés effectués hors de la présence de tout rayonnement pur. Le choix de p dépend de La vitesse des variations de À. Si p est trop faible, AE va changer rapidement Lorsqu'apparaît un signal; si AE change trop, le signal peut ne plus être détectable. Si p est trop élevé, AE n'est plus une bonne estimation de À; L'estimation peut être fausse au moment du comptage. On va maintenant décrire, à titre d'exemple, le fonctionnement du système de l'invention pour la dé- tection d'un rayonnement corpusculaire. La densité de probabilité du nombre de particules détectées est cellte de La loi de Poisson. La probabilité pour qu'un rayonnement existe, que le stockage N2 contienne ou non un événement qui Lui soit dû est, à M3 constant: JM2 N2 J 2^z _" 2 "2 P1= e. J! J =! J=0 Par ailleurs, La probabilité pour que M3 soit compris entre M3 et M3+dM3 est: N --M3 (M3) 3 e.M P2 = N3 -M3 (M3) f e N3 dM3 La probabilité d'absence d'un rayonnement pur, ou probabilité de fausse détection, est alors: PF P1P2 { P'P2' tx'"21 o t signifie "partie entière de", c'est-à-dire, en utilisant M2=M3, 00 N +1 (J+N) PF =. (jN3!.) J+N3+1 W I0 JN+1!/ J=N2 1 K=J+N3 -(i1+A).N 2 l (1+X).N2)K avec Y= e. 2 K=O K! Le taux de fausse détection TF s'obtient en remplaçant dans l'expression de PF: N2 par {M1} + {M2} N3 par {M3} o { signifie "partie entière de". Compte tenu de X=M3/M2, cette relation est de la forme g(TF, M1, M2, X)=0. Ainsi qu'on l'a indiqué plus haut, lorsque la densité de probabilité du nombre d'événements détectés suit une loi de Poisson, on peut mettre en évidence des relations sensiblement linéaires entre des fonctions simples des variables TF, M1, M2 et À. Ceci permet de mémoriser sous forme de tables la fonction g et de dé- terminer pratiquement sans calcul le taux moyen de si- gnal M1 correspondant à un taux de fausse détection pré- déterminé TF, pour un taux de bruit M2 et un rapport bE estimés, et de comparer ledit taux moyen de signal M au 25797 67 taux estimé égal à N2-N3/XE. Si la fonction g est tabulée pour plusieurs valeurs de TF, L'information peut être évaluée en calcu- tant les valeurs de M1 correspondant à chaque TF, pour un taux de bruit M2 et un rapport XE estimés, puis en recherchant les valeurs M'1 et M"1 encadrant la valeur estimée N2-N3/XE. Ces taux moyens de signal M'1 et M"1 correspondent à des taux de fausse détection TF' et TF" donc à des informations I' et I". Ces deux valeurs cons- tituent les valeurs inférieure et supérieure de l'infor- mation I apportée par les comptages N2 et N3 pour La valeur estimée ÀE de A. La figure 2 illustre la relation sensiblement linéaire reliant à M2 fixé, LogR et Log(l+1), o R=M1/MO. M0 est le taux moyen de signal dans le cas o le taux moyen de bruit M2 est connu, ce qui correspond à X infini. On a alors: -M2 M PF = e 2 e. J! J=O Le taux de fausse détection TF s'obtient en remplaçant le taux de comptage N2 par { MO} + {M2} d'o la relation g(TF, Mo, M2)=0. Le graphe de La figure 2 comprend une famille de droites parallèles correspondant chacune à une valeur de TF. Un graphe analogue peut être construit pour cha- que valeur de M2. La mémorisation de toutes les droites n'est pas nécessaire. On pourra ne mémoriser que les droites correspondant, par exemple, à TF=10 3, 104, 10 et 10. Pour chacune des droites à mémoriser, deux couples * de points au moins doivent être stockés. Ce nombre pour- ra être augmenté si l'on estime que la linéarité est insuffisante. La table mémorisée doit comprendre au moins deux graphes associés à deux valeurs de M2. Plus préci- sément, cette première table comprend k1.k2.k3 couples de points (Log R, Log(1+)) si on utilise k1 valeurs de M2, k2 valeurs de TF et k3 points par droite. La figure 3 est un graphe montrant la relation sensiblement linéaire entre Log(M1) et Log(M2),J à fixé. Ce graphe comprend un ensemble de droites corres- pondant chacune à une valeur de TF. Le graphe correspon- dant à X infini représente la relation sensiblement li- néaire entre Log(M0) et Log(M2). Ce graphe a une allure semblable à celui de la figure 3. Pour la détection, conformément à l'inven- tion, on construit une seconde table comportant k4.k5 couples de points (Log(M0), Log(M2)), o k4 est le nom- bre de valeurs de TF considérées et k5 le nombre de points par droite mémorisée; k5 est au moins égal à 2 pour chaque droite. La première et la seconde tables étant cons- truites et représentant la fonction g(TF, M1, M2, À)=0, la détection selon l'invention comporte les opérations successives suivantes. Les taux de comptages N2 et N3 étant mesurés, on estime la valeur XE du rapport À, par exemple de la manière dont on L'a indiqué plus haut, et on estime le taux moyen de bruit M2 par le rapport N3/XE (car M2=M3/X et N3 est une estimation de M3). Il faut maintenant comparer le taux moyen de signal M1, défini par le taux de fausse détection prédé- terminé TF et les valeurs estimées M2 et XE, au taux moyen de signal mesuré égal à N2-N3/XE. Les deux tables permettent d'obtenir M1 avec un minimum de calculs. L'obtention de M1 est illustrée par les figures 4 à 7. Cette valeur de M1 résulte d'une double interpolation (ou extrapolation); une interpolation, ou extrapola- tion, sur À à M2 constant puis une interpolation, ou extrapolation, sur M2, ces interpolations, ou extrapola- tions, utiLisant La première table. On choisit d'abord des valeurs X1 et X2 de La première table proches de L'estimation XE, par exempLe encadrant l'estimation XE, et des valeurs M'2 et M"2 de la première table proches de l'estimation M2, par exem-- ple encadrant l'estimation M2. On calcule alors par lecture dans la première tabLe des couples (Log(R'1), Log(1+1/X1)) et (Log(R'2), Log(1+1/X2)) et par simple interpolation linéaire (si 1 et X2 encadrent XE) ou par extrapolation linéaire, Log(R'E) en fonction de Log(l+l/XE) à M'2 constant, comme indiqué sur le graphe de la figure 4 dans le cas de l'interpolation linéaire. On obtient de la même manière Log(R" E) en fonction du Log(l+l/XE) à M"2 constant, comme indiqué sur le graphe de la figu- re 5, dans le cas de l'interpoLation linéaire. En faisant une interpolation linéaire (si M'2 et M"2 encadrent M2) ou une extrapolation Linéaire sur la droite définie par les couples de points (Log(R'E), Log(M'2)) et (Log(R"E), Log(M"2)), on déduit la valeur Log(R) associée à l'estimation Log(N3/XE) de Log(M2) (figure 6). Par ailleurs, par interpolation linéaire ou extrapolation linéaire des valeurs Log(M'O) et Log(M"O) données par la deuxième table et correspondant aux abs- cisses Log(M'2) et Log(M"2), on obtient La valeur Log(MO) correspondant à l'estimation Log(N3/ÀE) de Log(M2) (figure 7). De Log(R) et Log(Mo0), on déduit Mi par la re- lation Log(M1)=Log(R)+Log(Mo). La valeur M1 est ensuite comparée à son esti- mation N2-N3/ÀE. Si M1 est supérieur à N2-N3/IE, on con- sidère que le taux de comptage N2 est dû uniquement au bruit; dans le cas contraire, on considère qu'un signal pur a été détecté. La comparaison entre la valeur M1 du taux moyen de signal donnée par la table et la valeur estimée N2-N3/AE est identique à La comparaison entre te taux de fausse détection TF et la probabilité de fausse détec- tion PF, ou entre-le seuil d'information I et l'infor- m mation I apportée par les comptages, pour la valeur es- timée XE de A. La comparaison entre la valeur estimée N2-N3/XE et une unique valeur de M1, définie par un taux de fausse détection prédéterminé TF, réalise une détec- tion par seuil: un signal pur est présent si le seuil est franchi, absence de signal pur si le seuil n'est pas franchi. Comme on l'a déjà indiqué, l'information peut être évaluée de manière plus quantitative. Cette évalua- tion de l'information utilise la suite des opérations qui viennent d'&tre décrites, celtLes-ci étant répétées pour plusieurs valeurs de TF, par exemple 10 3, 104, 10-5, 10-6. Le système détermine ainsi plusieurs valeurs du taux moyen de signal M1, chacune associée à un taux de fausse détection, donc à un niveau d'information. L'information I apportée par les comptages est comprise entre les informations I' et I" correspondant aux taux moyens de bruit M'1 et M"1 définis par M' N2-N3/lE M " L'information est définie conformément à PF l'invention par la relation I= -Log -TPF. La probabilité de fausse détection étant en général inférieure à 10 3, cette relation se traduit en pratique par I= -LogPF. L'information I a donc une valeur usuelle de quelques unités, pourune base de logarithme égale à 10. La représentation graphique de l'information I en fonc- tion du numéro du comptage, c'est-à-dire finalement en fonction du temps, constitue alors pour un opérateur une visualisation particulièrement claire et représentati- ve. REVENDICATIONS 1. Système de suppression du bruit et de ses variations pour La détection d'un signali pur dans un signal bruité discret mesuré comprenant en série un dé- tecteur (2) pour convertir Le rayonnement reçu en impuL- sions électriques, un moyen de mise en forme (4), un convertisseur analogiquenumérique (6), un moyen de traitement (8), et un moyen de signalisation (10), Ledit moyen de traitement comprenant un processeur (14), au moins une mémoire (16) et un circuit d'entrée-sortie (18), Ledit système étant caractérisé en ce que ledit processeur est apte à: - mesurer Le taux de comptage N2 dans une voie de signaL pendant des durées successives égales, ladite voie dé- tectant les événements correspondant au signal pur at- tendu, - mesurer Le taux de comptage N3 dans une voie de réfé- rence pendant Les mêmes durées; Ladite voie ne détec- tant pas Les événements correspondant au signal pur attendu, - estimer La valeur À du rapport A entre les taux moyens de bruit M3 et M2 dans La voie de référence et dans la voie de signal, - comparer L'information I, correspondant à La probabi- Lité de fausse détection associée aux comptages N2, N3 et L'estimation XE, à au moins un seuiL I", chaque seuiL Im correspondant à un taux de fausse détection prédéterminé, - commander Le moyen de signalisation en fonction de La valeur de l'information I par rapport aux seuiLs Im. 2. Système selon La revendication 1, caracté- risé en ce que Le processeur compare L'information I à un seuil unique Im, un signal pur étant détecté si Le seuil est franchi. 3. Système selon la revendication 1, caracté- risé en ce que le processeur estime l'information I par comparaison à une pluralité de seuils! 4. Système selon L'une quelconque des revendi- cations 1 à 3, caractérisé en ce que le processeur com- pare La probabilité de fausse détection PF, associée à L'information I, au taux de fausse détection TF, associé à chaque seuil Im, l'information I étant définie par 1= -LLog T I= -Log - PF et chaque seuil Im par Im= - Lo TF 5. Système selon l'une quelconque des revendi- cations 1 à 4, dans lequel on connaît une relation g(TF, M1, M2, À)=0, o M1 est Le taux moyen de signal pur dans la voie de signaL, caractérisé en ce que la détection est opérée de manière indirecte sur le taux moyen de signal pur, le processeur (14) étant apte à comparer, pour au moins une vaLeur du taux de fausse détection TF, la valeur M1 du taux moyen de signal pur correspondant à un taux de fausse détection pour les valeurs estimées XE et N3YE de X et M2, au taux moyen de signal pur estimé N2-N3/ÀE. 6. Système selon la revendication 4, caracté- risé en ce que la relation g(TF, M1, M2, X)=O est tabu- Lée dans la mémoire (16). 7. Système selon la revendication 6 pour la détection d'un signal pour lequel Log(M1/M0) est une fonction sensiblement linéaire de Log(1+1), o M. est le taux moyen de signal pur lorsque Le bruit est constant et pour lequel LogM0 est une fonction sensiblement Li- néaire de LogM2, système caractérisé en ce que le pro- cesseur (14) est apte à: - créer, préalablement à toute mesure, une première table et une seconde table, ladite première table com- prenant, pour chaque valeur de TF pris parmi un ensem- ble de k- valeurs et pour chaque valeur de M2 pris parmi un ensemble de k2 valeurs, au moins deux couples (LogM1/M0, Log(1/)), ladite seconde table compre- nant, pour chaque valeur de TF pris parmi l'ensemble des k1, au moins deux couples (LogM0, LogM1), - caLcuLer, après chaque mesure et pour au moins une vaLeur de TF, Log(M1/M0) correspondant au rapport ÀE estimé, par interpolation ou extrapolation des valeurs contenues dans La première tabLe, puis LogM0 corres- pondant au taux moyen de bruit M2 estimé, par interpo- Lation ouextrapoLation des valeurs contenues dans La seconde table, - comparer le taux moyen de signal estimé N2-N3/IE à au moins un taux moyen de signal M1, chacun défini par les valeurs LogM1i/M0 et LogM0 calculées. 8. Système selon la revendication 7, caracté- risé en ce que la mémoire (16) comprend une première et une seconde tables pour plusieurs valeurs de TF, le processeur calculant le taux moyen de signal M1 pour plusieurs vaLeurs de TF et estimant La probabilité de fausse détection en L'encadrant par les deux vaLeurs de TF correspondant aux deux valeurs de M1 encadrant L'es- timation N2-N3/XE. 9. Système selon l'une queLconque des revendi- cations i à 8, caractérisé en ce que le processeur (14) estime une-valeur ÀE de par La moyenne entre Les rap- ports N3/N2 d'une suite de pLusieurs comptages, Lesdits comptages étant effectués en absence de signal. 10. Système selon La revendication 9, caracté- risé en ce que La valeur estimé XE de À est actuaLisée périodiquement.