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1970年HPGe探测器研制成功。它可常温保存，但必须在液氮温度下工作。同轴型HPGe探测器的能量分辨率为0.13%～0.15%（1.33MeV），具有超高能量分辨率和大有效体积，因此成为高性能测量领域中最常用的探测器。HPGe探测器工作时需要笨重的液氮制冷设备，不适合于野外便携应用。近年来发展的机械(电)制冷技术，使HPGe在小型化的道路上迈出了一大步，但昂贵的价格、大体积、大功耗限制了其在便携式系统中的应用。
在γ能谱测量中，根据射线探测器能量分辨率的好坏可以分为三大类：低能量分辨率的无机闪烁探测器，主要代表是NaI(Tl)探测器；中等能量分辨率的常温化合物半导体探测器，主要代表是CZT探测器；高能量分辨率的半导体探测器，典型代表是HPGe探测器。
目前法国的Saint-Gobain公司已经可以生产出商业用的大体积LaCl3(Ce)和LaBr3(Ce)探测器。LaBr3(Ce)是目前研究的热点，有望解决以往便携式式RID仪器中能量分辨率、晶体有效体积和系统体积三者的矛盾。
1.3 论文主要研究内容
本次论文主要讨论运用最小二乘移动平滑，对采集的数据进行处理。谱数据的平滑本质上讲是去除信号中的噪声，提高信噪比的过程，因此平滑处理通常是对谱数据使用数字滤波器进行滤波。自适应对称零面积寻峰、核素匹配为基础的能谱数据处理及核素识别算法，在谱数据中精确地计算出各个峰的峰位是能谱分析中的最关键的问题。在谱的定性分析中，只有正确地找到谱中全部峰的位置，才能根据主峰和各验证峰的能量来决定在被测样品中是否存在某种核素。算法运行在上位机上，并经过实测数据进行验证。
2 便携式γ谱仪能谱分析方法
γ能谱测量的最终目的是根据所测得的脉冲幅度谱，通过数据处理分析方法求出待测样品中各种放射性核素的种类和含量。采用不同的物理实验方法和不同的探测器时能谱数据的处理方法也有差别。
便携式γ谱仪的核素识别具有以下特点：探测器γ能谱分辨率低，会有很多能量相近的峰重叠在一起无法分开，形成“峰包”；对便携式设备，需要快速、稳定的给出分析结果；便携式设备要求系统低功耗，CPU运算能力有限，因此在进行数据处理时要使用简单有效的数学公式，避免烦琐的迭代运算；便携式设备可能会在不同环境下使用，能谱会随温度漂移。基于以上特点，本章在传统的γ能谱处理和核素识别方法基础上，讨论了适用于NaI(Tl)和LaBr3(Ce)探测器便携式γ谱仪的一系列能谱处理和核素识别的算法，包括数据平滑、寻峰、以及稳谱。
2.1 γ能谱平滑
IAEA所要求的测量条件是在放射性水平很低的情况下（探测器参考点的当量剂量率为高于本底0.5μSv/h），在较短的测量时间内（无屏蔽的辐射源测量时间为1分钟；用钢屏蔽的辐射源测量时间为2分钟；用铅屏蔽的辐射源测量时间为10分钟）分析出存在的核素。在这样的低放射性水平下，全能峰区内道上计数较少，计数的统计涨落较大。这种情况下计数最多的道不一定就是期望值，甚至有可能峰被淹没在统计涨落之中。另外γ能谱中康普顿连续部分（即峰两边底部的道计数）往往统计涨落比较大，对于某些峰面积计算方法需要明确确定峰的边界以及基线两端点的计数值，会造成较大的误差。为了在统计涨落里可靠的识别峰的存在，并且准确确定峰位及对应的γ射线能量，就必须对谱数据进行平滑。谱数据的平滑要求平滑后的数据应尽可能保留平滑前数据中有意义的特征，尤其是峰的形状和面积不能产生很大的变化。
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