УСОВЕРШЕНСТВОВАННЫЕ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ ДЛЯ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА

1. Способ спектрального анализа наблюдаемого энергетического спектра гамма-излучения, содержащий этапы:
(a) способа сглаживания, повторной выборки и адаптивной аппроксимации кривой для каждого пика, первоначально указанного некоторой более простой операцией аппроксимации кривой, такой как свертка спектра с имеющей максимум функцией, такой как функция Гаусса или функция Лоренца; и
(b) последовательности операций программного обеспечения, предназначенной для идентификации и количественного определения интенсивности различных изотопов, вносящих вклад в наблюдаемый энергетический спектр, где последовательность включает в себя:
этап предварительной обработки, который удаляет шум и минимизирует влияния комптоновского рассеяния;
сопровождаемый аппроксимацией результирующего выведенного из спектра сигнала как линейной суммы вкладов от предписанного набора спектров изотопов и ожидаемого шума; и
сопровождаемый анализом весовых коэффициентов, определенных посредством аппроксимации, для определения должен ли изотоп сообщаться и может ли быть необходимость в одной или более стадиях, на которых уменьшаются влияния очень высоких уровней излучения и подавляются ошибки, которые может вызывать нелинейность, и
при этом как (a), так и (b) используются в качестве способа двойного подтверждения для обеспечения большей точности.
2. Способ по п.1, в котором сглаживание выполняется посредством свертки.
3. Способ по п.1, в котором сглаживание выполняется посредством аппроксимации кривой.
4. Способ по п.1, в котором способ окончательной аппроксимации кривой для отдельного пика выполняется градиентным спуском или подъемом в зависимости от того, должен ли критерий максимизироваться или минимизироваться.
5. Способ по п.1, в котором окончательная аппроксимация кривой для отдельного пика выполняется эволюционными методами.
6. Способ по п.1, в котором окончательная аппроксимация кривой для отдельного пика выполняется с помощью моделируемой «закалки».
7. Способ по п.1, в котором пиковое детектирование используется для идентификации положения опорного сигнала для калибровки детектора, используемого для выдачи спектров для анализа.
8. Машиночитаемый носитель, включающий в себя команды программного обеспечения для системы обработки информации, причем команды программного обеспечения содержат:
последовательность операций программного обеспечения, предназначенную для идентификации и количественного определения интенсивности различных изотопов, вносящих вклад в наблюдаемый энергетический спектр, где последовательность включает в себя:
этап предварительной обработки, который удаляет шум и минимизирует влияния комптоновского рассеяния;
сопровождаемый аппроксимацией результирующего выведенного из спектра сигнала как линейной суммы вкладов от предписанного набора спектров изотопов и ожидаемого шума; и
сопровождаемый анализом весовых коэффициентов, определенных посредством аппроксимации, для определения должен ли изотоп сообщаться и может ли быть необходимость в одной или более стадиях, на которых уменьшаются влияния очень высоких уровней излучения и подавляются ошибки, которые может вызывать нелинейность.
9. Машиночитаемый носитель по п.8, в котором вычитание фона нормализует амплитуду вычитаемого спектра согласно времени, отнимаемому на выполнение измерений сигнала плюс шума.
10. Машиночитаемый носитель по п.8, в котором вычитание фона нормализует амплитуду вычитаемого спектра согласно взаимной корреляции между спектром шума и спектром измеренного сигнала плюс шума.
11. Машиночитаемый носитель по п.8, в котором способ подавления комптоновского рассеяния реализован дифференцированием наблюдаемого энергетического спектра.
12. Машиночитаемый носитель по п.8, в котором подавление комптоновского рассеяния реализовано дифференцированием наблюдаемого энергетического спектра, сопровождаемым взятием по меньшей мере одного из абсолютного значения продифференцированного сигнала и функции абсолютного значения продифференцированного сигнала.
13. Машиночитаемый носитель по п.8, в котором подавление комптоновского рассеяния реализовано применением маскирования нерезкой маской к спектру.
14. Машиночитаемый носитель по п.8, в котором подавление комптоновского рассеяния реализовано применением маскирования нерезкой маской к наблюдаемому энергетическому спектру.
15. Машиночитаемый носитель по п.8, в котором подавление комптоновского рассеяния реализовано применением маскирования нерезкой маской к наблюдаемому энергетическому спектру и взятием по меньшей мере одного из абсолютного значения сигнала маскирования нерезкой маской и квадрата абсолютного значения сигнала маскирования нерезкой маской.
16. Машиночитаемый носитель по п.8, в котором подавление комптоновского рассеяния реализовано применением свертки с ядром усиления контуров, таким, как ядро Зобеля, к наблюдаемому энергетическому спектру.
17. Машиночитаемый носитель по п.8, в котором подавление комптоновского рассеяния реализовано применением сглаживания перед усилением резких линий.
18. Машиночитаемый носитель по п.17, в котором сглаживание выполняется сверткой.
19. Машиночитаемый носитель по п.17, в котором сглаживание выполняется по меньшей мере одним из фильтрации упорядочения по рангам и медианной фильтрации.
20. Машиночитаемый носитель по п.17, в котором сглаживание выполняется сверткой посредством математической морфологии.
21. Машиночитаемый носитель по п.8, в котором аппроксимация кривой для спектров изотопов и ожидаемого шума происходит с использованием ортонормирования Грама-Шмидта.
22. Машиночитаемый носитель по п.8, в котором аппроксимация кривой для спектров изотопов и ожидаемого шума происходит с использованием ортонормирования Колфильда-Малони.
23. Машиночитаемый носитель по п.8, в котором весовые коэффициенты, определенные аппроксимацией кривой, ограничены значениями, заданными для удовлетворения критерия ложноположительного против ложноотрицательного принятия решения.
24. Машиночитаемый носитель по п.8, в котором весовые коэффициенты исследуются, чтобы определять являются ли какие-нибудь достаточно высокими для указания вероятного наличия вызванной нелинейностью погрешности.
25. Машиночитаемый носитель по п.24, в котором влияния любой указанной нелинейности на весовые коэффициенты вычисляются и вычитаются, чтобы вводить поправку на нелинейность.
26. Машиночитаемый носитель по п.24, в котором влияния любой указанной нелинейности линеаризуются вычислением и вычитанием поправок к спектру до того, как выполняется анализ концентраций.
27. Машиночитаемый носитель по п.8, в котором последовательность операций программного обеспечения используется системой обработки информации для обнаружения, идентификации и определения количества любого одного из химических, биологических, радиационных, ядерных и взрывчатых материалов.
28. Система обработки информации, включающая в себя машиночитаемый носитель, содержащий машинные команды, содержащие команды для:
(a) способа сглаживания, повторной выборки и адаптивной аппроксимации кривой для каждого пика, первоначально указанного некоторой более простой операцией аппроксимации кривой, такой как свертка спектра с имеющей максимум функцией, такой как функция Гаусса или функция Лоренца; и
(b) последовательности операций программного обеспечения, предназначенной для идентификации и количественного определения интенсивности различных изотопов, вносящих вклад в наблюдаемый энергетический спектр, где последовательность включает в себя:
этап предварительной обработки, который удаляет шум и минимизирует влияния комптоновского рассеяния;
сопровождаемый аппроксимацией результирующего выведенного из спектра сигнала как линейной суммы вкладов от предписанного набора спектров изотопов и ожидаемого шума; и
сопровождаемый анализом весовых коэффициентов, определенных посредством аппроксимации, для определения должен ли изотоп сообщаться и может ли быть необходимость в одной или более стадиях, на которых уменьшаются влияния очень высоких уровней излучения и подавляются ошибки, которые может вызывать нелинейность, и
при этом как (a), так и (b) используются в качестве способа двойного подтверждения для обеспечения большей точности.
29. Система обработки информации по п.28, в которой как (a), так и (b) используются для создания большей точности использованием (a) для оптимизации ложноотрицательных результатов и (b) для дополнительной оптимизации ложноположительных результатов, ради суммарного эффекта сокращения как ложноотрицательных результатов, так и ложноположительных результатов.