LS-SVM分段降噪法处理航空γ能谱噪声
作者: 刘军 管弦 杨凤 侯庆明 杨志超 吴和喜 方江雄 东华理工大学核技术应用教育部工程研究中心 南昌330013
摘要:为降低航空γ能谱受低计数、测量时间短和测量环境等因素引起的噪声影响,依据能窗道址分布,采用机器学习方法 LS-SVM结合加权叠加方法对航空γ能谱进行分段回归拟合降噪处理。实验表明,LS-SVM分段降噪方法能够显著降低统计涨落和较好地保持峰形,且同时具有良好的自适应性和泛化性。
关键字: 航空γ能谱 能窗 LS-SVM 分段回归拟合 降噪
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