一种基于最优波形的核脉冲梯形成形方法技术

本发明专利技术公开了一种基于最优波形的核脉冲梯形成形方法，用于在前端模拟系统输出脉冲波形所张成的波形空间内，通过聚类算法和模拟退火算法以得到最优脉冲波形进行梯形成形，以克服脉冲波形的波动性。首先，将前端模拟输出的各脉冲波形进行离散化。其次，将离散化后的脉冲波形进行归一化处理。然后利用聚类算法确定聚类中心并将之作为初步最优脉冲波形。接着，将聚类中心作为模拟退火算法的初始解，让其产生扰动进行最终寻优防止陷入局部最优。最后，基于模拟退火得出的最优脉冲波形进行梯形成形算法的求取。采用这种梯形成形算法，克服了脉冲波形的多样性、波形复杂性及波动性，可以使脉冲幅度辨识精度得到大大提高。使脉冲幅度辨识精度得到大大提高。使脉冲幅度辨识精度得到大大提高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于最优波形的核脉冲梯形成形方法


[0001]本专利技术涉及一种基于最优波形的核脉冲梯形成形方法。

技术介绍

[0002]数字脉冲成形技术已成为核脉冲信号的一种重要成形方法，这有利于采用数字信号处理的方法进行核信号的识别，大大提高了核仪器的性能。通常，将由探测器、前放、C
‑
R/R
‑
C网络、放大电路以及其他调理电路等共同构成的探测通道称为前端模拟系统。由于探测器的电荷收集时间长短不一(例如，硅漂移探测器、小型半导体探测器或者超快闪烁体探测器等电荷收集时间较短，而大体积的锗探测器、较慢闪烁体探测器的电荷收集时间较长)，与探测器连接的阻容反馈前放级联RC网络、级联RC网络及开关复位前放级联CR
‑
RC网络等模拟信号处理电路的构成方式多种多样(例如，选择不同级数的级联RC或CR，以输出类单指数、类双指数、类阶跃及其他类型信号)，以及测试条件(例如，温度、湿度、电压、电子原件特性的波动等)的波动等原因，导致前端模拟系统输出的脉冲信号呈现形式多样、波形复杂、波形波动等特征，因此难以用准确的数学公式来表达脉冲的波形特征，进而导致后续的数字波形成形算法(例如，梯形成形算法)的准确性、一致性、可靠性难以保证。基于以上由于前端模拟系统输出的脉冲信号的多样性、波形复杂性、波形波动性等所造成的数字波形成形算法的不准确、不一致性、不可靠性等问题，本专利技术提出一种基于最优波形的核脉冲梯形成形方法。通过多次测取前端模拟系统输出的脉冲波形，在这些大量的输出脉冲波形所张成的波形空间内，通过采用聚类算法及模拟退火算法进行搜寻以得到最优脉冲波形，然后基于最优脉冲波形进行梯形成形算法的求取。采用这种基于最优脉冲波形进行的梯形成形算法，克服了脉冲波形的多样性、波形复杂性和波动性，使梯形成形算法更为准确、一致及可靠，使脉冲幅度辨识精度得到大大提高，这为后续能谱的准确获取提供了保障。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于公开一种基于最优波形的核脉冲梯形成形方法，用于在前端模拟系统输出脉冲波形所张成的波形空间内，通过采用聚类算法及模拟退火算法进行搜寻以得到最优脉冲波形，并基于最优脉冲波形进行梯形成形算法的求取。采用这种梯形成形算法，克服了脉冲波形的多样性、波形复杂性及波动性，可以使脉冲幅度辨识精度得到大大提高，具有重要意义。
[0004]前端模拟系统输出的脉冲波形利用聚类算法和模拟退火算法以得到最优脉冲波形的梯形成形是通过以下步骤
①
～
⑤
实现的。
[0005]步骤
①
，将前端模拟系统输出的脉冲波形进行离散化处理。
[0006]步骤
②
，对离散化过后的各脉冲波形进行归一化处理。
[0007]步骤
③
，利用聚类算法对归一化过后的脉冲波形进行处理得出初步最优脉冲波形，按如下A、B、C、D环节实现：
[0008]A、从N个归一化过后的脉冲波形中随机选择一个脉冲波形作为初始聚类中心θ；
[0009]B、计算其他脉冲波形与聚类中心θ的距离；
[0010]C、计算聚类中心θ与其他各脉冲波形距离之和；
[0011]D、选择其他脉冲波形作为聚类中心，不断重复重复B、C环节直至所有脉冲波形都作为聚类中心并计算J(θ)，最终确定J(θ)最小时的聚类中心为初步最优脉冲波形θ
min
。
[0012]步骤
④
，将初步最优脉冲波形作为模拟退火算法的初始解，再次进行寻优防止陷入局部最优，按如下步骤A、B、C、D、E、F实现：
[0013]步骤A，聚类算法确定初始解，即V
θ
＝θ
min
，计算目标函数值J(V
θ
)，确定初始温度T＝J(V
θ
)＝J(θ
min
)、降温速率a、迭代次数L及算法终止条件T
end
；
[0014]步骤B，循环计数变量loop置0；
[0015]步骤C，在θ
min
基础上扰动产生新解θ
’
，计算目标函数值J(θ
’
)；
[0016]步骤D，计算目标函数差值ΔJ＝J(θ
’
)
‑
J(V
θ
)；判断ΔJ是否小于等于0，当ΔJ<＝0时接受新解，即V
θ
＝θ
’
，J(V
θ
)＝J(θ
’
)；当ΔJ>0时，按概率接受新解，利用rand(1)产生一个随机数Q，如果P>＝Q，则接受新解，V
θ
＝θ
’
，J(V
θ
)＝J(θ
’
)；否则不接受；
[0017]步骤E，循环计数变量loop加1并判断是否达到迭代次数L，当loop<L时返回步骤C；
[0018]步骤F，当达到迭代次数时，即loop>＝L时，判断是否满足算法终止条件T<＝T
end
；当满足终止条件时结束算法并得出最优脉冲波形V
θ
；当T>T
end
时根据降温速率a缓慢降低温度，控制温度由高到低的过程，T
‘
＝T*a，T
’
表示降温后的温度，T为当前温度；然后令T＝T
’
，返回步骤B继续循环，直至当前温度T满足终止条件T<＝T
end
结束算法并得出最优脉冲波形V
θ
。
[0019]步骤
⑤
，对模拟退火算法得出的最优脉冲波形进行梯形成形算法的求取。
[0020]本专利技术的有益效果是：通过采用聚类算法及模拟退火算法进行搜寻以得到最优脉冲波形，然后基于最优脉冲波形进行梯形成形算法的求取，这为后续能谱的准确获取提供了保障。克服了脉冲波形的多样性、波形复杂性及波动性；可以使脉冲幅度辨识精度得到大大提高。通过聚类算法和模拟退火算法搜索得到的全局最优脉冲波形，是波形空间或函数空间中心。围绕中心所展开的脉冲成形和脉冲识别是全局最优的，最大程度地抑制了系统特征和波形特征的波动，脉冲成形和脉冲识别的平均误差值是最小的，具有重要意义。
附图说明
[0021]图1为本专利技术方法的流程图。
具体实施方式
[0022]下面结合附图对本专利技术的实施例作详细说明，本实施例在以本专利技术技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。
[0023]本专利技术是一种基于最优波形的核脉冲梯形成形方法，对前端模拟系统输出的脉冲波形利用聚类算法和模拟退火算法得到最优脉冲波形的梯形成形是通过以下步骤
①
～
⑤
实现的：
[0024]步骤<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于最优波形的核脉冲梯形成形方法，其特征在于，对前端模拟系统输出的脉冲波形利用聚类算法和模拟退火算法得到最优脉冲波形的梯形成形是通过以下步骤
①
～
⑤
实现的：步骤
①
，将前端模拟系统输出的脉冲波形进行离散化处理；步骤
②
，对步骤
①
中离散化过后的各脉冲波形进行归一化处理；步骤
③
，利用聚类算法对步骤
②
中归一化过后的脉冲波形进行处理得出初步最优脉冲波形；步骤
④
，将步骤
③
中的初步最优脉冲波形作为模拟退火算法的初始解，再次进行寻优防止陷入局部最优；步骤
⑤
，对步骤
④
中模拟退火算法得出的最优脉冲波形进行梯形成形算法的求取。2.根据权利要求1所述的基于最优波形的核脉冲梯形成形方法，其特征是，所述步骤
①
中将前端模拟系统输出的脉冲波形进行离散化处理按如下A、B、C环节实现：A、前端模拟系统输出的脉冲波形用如下形式表示：公式(1)中，e＝0,1,2,3...E；r＝0,1,2,3...R；(E≥R)，a
e
、b
r
为实常数；B、将输出的脉冲波形以采样周期T
s
离散化并用序列值表示形式如下：X(j)＝(x1,x2,x3,
…
,x
m
)
ꢀꢀꢀꢀ
(2)C、将所有离散化后的脉冲波形用集合表示如下：X＝{X(1),X(2),X(3),
…
,X(N)}
ꢀꢀꢀꢀ
(3)公式(2)、(3)中，X表示脉冲波形的集合，X(j)表示脉冲集合X中的单个脉冲；j＝1,2,3,...,N，N表示脉冲波形个数；m表示脉冲波形的维度，脉冲波形集合X中的每个脉冲X(j)离散化后的维度m相同；x
i
表示脉冲波形第i维度的元素值，i＝1,2,3,...,m。3.根据权利要求1所述的基于最优波形的核脉冲梯形成形方法，其特征是，所述步骤
②
中对离散化过后的各脉冲波形进行归一化处理按如下方法：中对离散化过后的各脉冲波形进行归一化处理按如下方法：公式(4)、(5)中，j＝1,2,3,...,N，N表示归一化过后的脉冲波形个数；i＝1,2,3,...,m，m表示脉冲波形的维度；表示归一化过后的脉冲波形第i维度的元素值；X(j)
*
表示脉冲波形X(j)归一化过后的脉冲波形。4.根据权利要求1所述的基于最优波形的核脉冲梯形成形方法，其特征是，所述步骤
③
中利用聚类算法对归一化过后的脉冲波形进行处理得出初步最优脉冲波形是按如下A、B、C、D环节实现：A、归一化过后的脉冲波形集合为：X
*
＝{X(1)
*
,X(2)
*
,X(3)
*
,
…
,X(N)
*
}
ꢀꢀꢀꢀ
(6)公式(6)中，X
*
表示归一化过后的脉冲波形集合，N表示归一化过后的脉冲波形个数；
B、从这N个脉冲波形中随机选择一个脉冲波形作为初始聚类中心θ；计算其他脉冲波形与聚类中心θ的距离：公式(7)中，t＝1,2,3,...,m，m表示脉冲波形的维度，j＝1,2,3,...,N，N表示归一化过后的脉冲波形个数；X(j)
*
表示脉冲波形X(j)归一化过后的脉冲波形，X(j)
*(t)
表示该脉冲波形的第t个维度所对应的元素；θ(t)表示聚类中心θ的第t个维度所对应的元素；C、计算聚类中心θ与其他各脉冲波形距离之和：公式(8)中，j＝1,2,3,...,N，N表示归一化过后的脉冲波形个数；X(j)
*
表示脉冲波形X(j)归一化过后的脉冲波形；θ为聚类中心；D、选择其他脉冲波形作为聚类中心，不断重复B、C环节过程直至所有脉冲波形都作为聚类中心并计算J(θ)，最终确定J(θ)最小时的聚类中心为初步最优脉冲波形θ
min
。5.根据权利要求1所述的基于最优波形的核脉冲梯形成形方法，其特征是，所述步骤
④
中将初步最优脉冲波形作为模拟退火算法的初始解，再次进行寻优防止陷入局部最优按如下步骤S1～S10实现：步骤S1，将聚类算法确定的初步最优脉冲波形θ
min
作为模拟退火算法的初始解，即V
θ
＝θ
min
，计算初始解V
θ
对应的目标函数值对应的目标函数值字母代表含义与公式(8)相同；步骤S2，确定初始温度T＝J(V
θ
)＝J(θ
min
)，降温速率a＝0.99，设置迭代次数L＝100，设定算法终止条件即终止温度T
end

【专利技术属性】
技术研发人员：黄洪全，母鹏程，黄博睿，王清泰，沈志文，刘江，丁卫撑，
申请(专利权)人：东北大学秦皇岛分校，
类型：发明
国别省市：