【正文】 同時，我要感謝研究生岳璐璐學姐，石曉東學長，他們對我畢業(yè)設計的素材收集提供了不少幫助，并給我解釋了許多深奧晦澀的知識點及編程語言，我的畢業(yè)設計的完成和他們的細心指導和毫無保留的幫助是分不開的。 30 參考文獻 [1] Gordon Gilmore, Practical Gammaray Spectroscopy, 2022. [2] 復旦大學等，原子核物理實驗方法修訂第三版，原子能出版社， 1997 年。 本次畢業(yè)設計是一次寶貴的從理論構思投入到實際論證的設計經(jīng)歷。在設計，動手組裝，調(diào)試等實踐來驗證所學的基本理論，培養(yǎng)設計應用電子電路的設計，制作和調(diào)試技能 ,培養(yǎng)了較強的實踐能力；通過查閱文獻培養(yǎng)獨立分析和解決實際問題的能力；學會了 應用電子電路的故障分析和處理能力。 本章小結 本章主要以 3點平均， 5點重心，最小二乘法和 移動最小二乘法的形式實現(xiàn)了譜平滑的過程，在實驗過程中充分的將理論知識與編程軟件相結合，成功的把譜進行了平滑處理，減少了MP H3 Yn M FWHM H2 27 統(tǒng)計漲落，并且此系統(tǒng)擁有相當高的平滑能力，達到了我們?yōu)槠渲贫ǖ闹笜?。?移動平滑方法時，峰位（ mp）、峰高（ h1）、峰谷（ h2）和峰的關高寬（ FWHM）與平滑次數(shù) MS的關系。一個均值為常數(shù)、服從正態(tài)分布的偽隨機數(shù)系列，其平滑效果與平滑次數(shù)的關系曲線如圖 。當平滑窗口 比峰的 FWHM大很多時，平滑之后的譜中的峰將顯著地變寬。但是當平滑窗口繼續(xù)增大時，改善因子反而下降。當計算平滑后的譜的第 m的數(shù)據(jù)時，需要在原始譜中第 m點兩邊各取 K個點（共 2K+1個點）進行運算。 基于小波變換的降噪方法把伽瑪能譜展開在聯(lián)合能量－頻率空間內(nèi)，同時利用能譜 在能域和頻域的信息的光滑方法優(yōu)于傳統(tǒng)的光滑 方法，特別是 自適應小波方法 光滑伽瑪能譜具有較高的精度，是一種非常理想的能譜降噪與光滑處理方法。 。相平面中的區(qū)域稱為窗口，它可用來刻畫一定的物理狀態(tài)或是刻畫信號的時頻局部化特征。 一種 閾 值的大小的計算原理是 ： 對 小波分解的每一層高頻系數(shù) ,都分別計算它的方差 j? (j是尺度 )。 6.“ minimaxi” 閾值法采用的是一種固定的閾值 ,它產(chǎn)生一個最小均方誤差的極限值 。 閾 值消噪處理。因為主要是低頻系數(shù)含有 r譜的特征峰信號成分 ,高頻系數(shù)是統(tǒng)計漲落的成分。因為對同一問題用不同的小波分析的結果各異。利用多分辨分析方法提取弱峰實際上就是運用小波分析 在消除噪聲的同時 ,又保留住特征峰與統(tǒng)計漲落重疊的那少部分信息 ,處理的基本步驟是 : 15 。基函數(shù)在時頻平面上具有可變的時間頻率窗，以適應不同分辨率的需要。 一般情況下小波有以下特點： 1. 母波必需滿足容許性條件： ? ? 2?0 Cd? ? ?? ? ? ? ??? 14 2. 波動性一時域振蕩性： ? ? ? ?, 0ta t d t t d t???? ???? ?????? 3. 能量有限性 ： ? ? 2,ta t dt????? ??? 即能量恒等性 ,進而可對其進行能量歸一化 ? ? ? ?22, 0 1ta t d t t d t??? ? ? ??? ???? 在某些特別應用中， ,ta? 一般都是進行能量恒等性 (進而歸一化 )但并不是需要特別強 調(diào)。由于它具有多分辨率特性，從而能夠處理緩和變化成分與劇烈變化成分并存的信號。最小二乘法的缺點也是移動最小二乘法的缺點，即易形成病態(tài)或奇異的方程組 。當式 濾波器的頻譜特性不同，濾波的效果也不同。由表中查出 kN 和 kjC 的值就可以寫出平滑譜的計算公式。 最小二乘移動平滑法基本思想 與方法 1964年 A. Savitzky 和 數(shù)。對在不同的譜段，可根據(jù)不同的要求，取不同的 a 值，從而平滑加權系數(shù)不同，平滑的程度不同，達到了抑制漲落和降低畸變的目的。 指數(shù)平滑法分為①單指數(shù)平滑法；②雙指數(shù)平滑法；③三指數(shù)平滑法?？蛇x的濾波函數(shù)有： 1．高斯形濾波器（匹配濾波器）： ? ? 2212 wF w e ??? 其中 2 kN??? （ N 為總道數(shù)，一般取 2的整數(shù)冪） 是最佳的濾波器，與其信號峰有相同形狀的函數(shù)。 按照此推理的公式可以導出常用的 5點、 7 點重心法等公式。 在實際測量過程中，各類數(shù)字采集系統(tǒng)所采用的測量原理不同，測量對象的物理能也有所不同，能譜平滑算法也有很多種。為了降低這一誤差人們提出了多種伽瑪能譜光滑處理方法。如果取 N 個采樣值求平均， RAM 中必須開辟 N 個數(shù)據(jù)的暫存區(qū)。 4）加權平均濾波法。 常用的有數(shù)字濾波算法有 以下幾種：限幅濾波 法、中值濾波法、算術平均濾波法、加權平均濾波法、滑動平均濾波法 。當噪聲的頻率處于信號的頻率范圍時，應選用帶阻濾波器。 平滑的本質(zhì)實際上就是對譜曲線進行低通濾波，去掉高頻成分，保留有用的低頻信號。 數(shù)字 濾波器 是對 數(shù)字 信號 進行 濾波 處理以得到期望 的響應特性的 離散時間系統(tǒng) 。 對譜數(shù)據(jù)進行平滑處理可以減少譜數(shù)據(jù)的統(tǒng)計漲落，從而減少凈面積的計算誤差。 關鍵詞 ： 數(shù)字濾波器； 數(shù)據(jù)平滑；語料庫；線性插值平滑； 統(tǒng)計漲落 ii Research and implementation of spectral data smoothing algorithm based on the digital filtering Abstract:Current is in the digital information age, digital signal processing technology is widespread attention, its theory and algorithm along with the development of the puter technology and microelectronic technology obtained the rapid development and be widely applied in voice and image processing, digital munications, spectrum analysis, pattern recognition, automatic control and other fields. Digital filter is one of the most important part of digital signal, almost appeared in all digital signal processing systems. Filtering processing of digital filter is refers to the plete function, with limited accuracy algorithm of discrete time linear timeinvariant system, its input is a set of (by the analog signal sampling and quantization) digital quantity, its output is another digital quantity after transforming. Data smoothing is the key technology of statistical language modeling, It not only can improve the performance of language modeling, it Can also improve speech recognition and Application areas such as language identification system recognition rate. Different data smoothing method should be at the contrast between the different scale of operation on the training set. A variety of smoothing algorithms, To GoodTuring estimate, linear interpolation smoothing, Katz’s backofftype is most typical and monly used smoothing. In this paper, various methods of data smoothing empirical parison, and discussed the impact of these data smoothing method performance of relevant factors. Due to inherent statistical fluctuation and the electronics system of noise influence in the rays and the probe, Spectral data has a lot of fluctuations. Spectral data fluctuation spectrum data processing error is produced. In gamma energy spectrum analysis, if the analysis of nuclide activity is very low, or is the analysis of the emission of radiation by gamma rays nuclide more weak branches, or the measuring time is too short, so, because of the statistical fluctuation count, may make the adjacent word count in the spectral dispersion larger and lead to the peak fuzzy. In order to reduce the spectrum measurement data of statistical fluctuation, and keep all the important feature of spectral peak to facilitate analysis of the spectral , must be smooth to the measured gamma spectrometry original data. KeyWords： Digital filter。數(shù)字濾波器是數(shù)字信號中最重要的組成部分之一，幾乎出現(xiàn)在所有的數(shù)字信號處理系統(tǒng)中。譜數(shù)據(jù)的漲落使譜數(shù)據(jù)處理產(chǎn)生誤差。 其 主要表現(xiàn)為在尋峰過程中丟失弱峰或出現(xiàn)假峰、峰凈面積計算的誤差加大等等。 對于重峰或受干擾嚴重的峰，還必須使用具有重峰分解能力的曲線擬合程序。它可以是時不變的或時變的、因果的或非因果的、線性的或非線性的。根據(jù)噪聲頻率分量的不同，可選用具有不同濾波特性的濾 波器。噪聲和干擾既有來自測量系統(tǒng)本身 ，也有來自外界周圍環(huán)境干擾。中值濾波法是將某一參數(shù)連續(xù)采樣 N 次， N 通常是奇數(shù)，然后把 N 次采樣值按從小到大排隊，再取中間值作為本次采樣值。為方便計算，可取各加權系數(shù)均為整數(shù)，且總和為 256，加權運算后的累加和除以 256，即舍去低字節(jié)后就是有效采樣值。 。傳統(tǒng)的伽瑪譜光滑方法有：平均移動法；重心法；多項式最小二乘擬合法；離散函數(shù)褶積滑動變換法；傅立葉變換法。此方法兩端各有 m個點得不到平滑，稱為邊沿損失。 傅立葉變換法中，關鍵是濾波函數(shù)的選擇是否適當。指數(shù)平滑法是由移動平 7 均法改進而來的，是一種特殊的加權移動平均法。 由于單指數(shù)平滑在平滑時有一定的滯后性，而雙指數(shù)平滑模型則克服了單指數(shù)滯后性的缺點，極大提高了擬和程度。通過這種方法，計算機的唯一功能就是充當一個平滑噪聲起伏的濾波器并盡量保證原始數(shù)據(jù)的不失真。 原始譜數(shù)據(jù)為 my ，平滑后譜數(shù)據(jù)為 my ，在平滑窗口內(nèi)，用 q價多項式qq mxamxamxaaxS )()()()( 2210 ???????? ? 逼近原始譜數(shù)據(jù) my 時，平滑后譜第 m點的值為 0|)( axSy mxm ?? ? 同時還可以把 S（ x）在 m點的各階導數(shù)值作為平滑后的譜在 m點的各階導數(shù)值。表 3中列出了采用不同的平滑窗口，計算平滑譜的二階導數(shù)時的 kjC 與 kN 的值。已在無網(wǎng)格方法中得到廣泛應用。 優(yōu)勢：移動最小二乘法的這些改進能夠帶來許多優(yōu)點，減緩或解決傳統(tǒng)曲線 曲面擬合過程中存在的困難。它克服了短時傅立葉變換固定分辨率的缺點，既能分析信號的整個輪廓，又可以進行信號細節(jié)的分析?！白韵嗨啤碧N含著“多”的意義。 小波變換對不同的頻率在時域上的取樣步長是可調(diào)節(jié)的，在