[发明专利]一种基于WTSVD算法扣除背景的γ能谱集分析方法

权利要求书

1.一种基于WTSVD算法扣除背景的γ能谱集分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据小波的变换自适应程度进行分级；

S2、分析小波的时域和频域，判断是否有人工核素干扰，如果是，则进入步骤S3，如果否，则直接进入步骤S4；

S3、剔除受到人工核素干扰的数据，并进行补充测量；

S4、构建背景训练矩阵B_n×p，并通过Mallat对小波进行分解；

S5、测量γ能谱，构建γ能谱集S；

S6、对背景训练矩阵B_n×p进行SVD分解，提取主成分矩阵U；

S7、基于主成分矩阵U，通过按位或运算，对能谱集S进行降噪，获得降噪能谱集D；

步骤S4中的Mallat分解公式为：

f_m(n)＝∑_kh(2n-k)f_m+1(k)

d_m(n)＝∑_kg(2n-k)f_m+1(k)

其中，f_m(m＝-1，-2，…，-M)是经过分解过后的逼近信号，d_m(m＝-1，-2，…，-M)是经过分解后的细节信号，h和g分别是低通滤波器和高通滤波器的冲击响应序列；

步骤S6中的分解公式为：