[发明专利]放射性测量中多重谱峰的分解方法有效
| 申请号： | 201010206280.3 | 申请日： | 2010-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN102298153A | 公开（公告）日： | 2011-12-28 |
| 发明（设计）人： | 黄洪全;方方;王超;阎萍;王敏;龚迪琛;丁卫撑;刘念聪;周伟;刘易 | 申请（专利权）人： | 成都理工大学 |
| 主分类号： | G01T1/36 | 分类号： | G01T1/36 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610059 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种放射性测量中多重谱峰的分解方法。首先对放射性测量中所获得的能谱进行本底扣除，得到欲分解谱段重叠峰的净计数；其次，对得到的重叠峰净计数进行归一化，将归一化后的数据作为概率密度函数，并产生服从该概率密度函数分布的随机数；然后，建立该概率密度函数的初始高斯混合模型；最后，采用期望最大化法将产生的随机数进行迭代运算直到收敛，实现高斯混合模型各参数的更新并得到最终值，即完成重叠峰的分解。本发明分解精度高，是进行放射性核素定量和定性分析的一种有效方法。 | ||
| 搜索关键词： | 放射性 测量 多重 分解 方法 | ||
【主权项】：
放射性测量中多重谱峰的分解方法，其特征在于，具体步骤如下：①对放射性测量中所获得的能谱进行本底扣除，得到欲分解谱段重叠峰的净计数；②对得到的重叠峰净计数进行归一化，将归一化后的数据作为概率密度函数，并产生服从该概率密度函数分布的随机数；③建立该概率密度函数的初始高斯混合模型；④采用期望最大化法将产生的随机数进行迭代运算直到收敛，实现高斯混合模型各参数的更新并得到最终值，即完成重叠峰的分解。
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