【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于辐射环境监测，具体为一种用于伽马能谱数据的贝叶斯特征峰识别方法。
技术介绍
1、无人机载、车载环境辐射监测系统在环境监测、辐射应急中具有广泛的应用场景，是核安全的重要保障手段，但由于变化的环境本底辐射水平、不可预知的放射源类型及距离、受限探测器的体积与能量分辨率，导致探测器系统通常只能在较短的测量时间下采集得到计数率较低、统计涨落大、特征峰微弱的能谱数据。针对该类型的能谱数据处理，尤其是在能谱数据中可靠地识别感兴趣的特征伽马射线，是该类应用亟需解决的问题。
2、传统能谱数据定性分析方法主要使用基于导数或对称零面积法的能谱数据寻峰算法，这类算法实现简单高效，但待处理能谱数据需满足平滑分布的要求，通常只能处理高计数率、长测量时间下的能谱数据，对于低计数率、短测量时间的伽马能谱数据，该类方法通常不具备实用价值。
3、近年来基于人工智能算法的伽马能谱数据定性分析取得了一定的突破，其中基于模型训练的方法，通常通过人为构建训练样本集，通过解析的方法如离散余弦变换或小波变换等，从测量得到的能谱数据中提取特征数据，...
【技术保护点】
1.一种用于伽马能谱数据的贝叶斯特征峰识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于伽马能谱数据的贝叶斯特征峰识别方法，其特征在于：步骤S1中，的计算过程具体为：
3.根据权利要求1所述的一种用于伽马能谱数据的贝叶斯特征峰识别方法，其特征在于：步骤S1中，的计算过程具体为：
4.根据权利要求1所述的一种用于伽马能谱数据的贝叶斯特征峰识别方法，其特征在于：步骤S2中，参数的后验分布样本由马尔科夫链-蒙特卡洛采样方法采样得到，对所有样本取均值作为参数后验分布的点估计，具体如下：
5.根据权利要求1所述...
【技术特征摘要】
1.一种用于伽马能谱数据的贝叶斯特征峰识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于伽马能谱数据的贝叶斯特征峰识别方法，其特征在于：步骤s1中，的计算过程具体为：
3.根据权利要求1所述的一种用于伽马能谱数据的贝叶斯特征峰识别方法，其特征在于：步骤s1中，的计算过程具体为：
4.根据权利要求1所述的一种用于伽马能谱数据的贝叶斯特征峰识别方...
【专利技术属性】
技术研发人员：谭河益，李孝哲，熊盛青，张庆贤，谭炜，程志强，张建，
申请(专利权)人：成都理工大学，
类型：发明
国别省市：
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