改进辛普森-SNIP算法在航空γ仪器谱本底扣除中的应用

摘要

航空γ能谱测量中的本底计数主要是由于康普顿散射效应、γ射线在探测器灵敏体积内产生的小角度散射、电子噪声等干扰因素使能谱的能量区间的计数出现偏差.本底扣除是航空γ测量和解谱工作的重要任务之一.统计敏感的非线性迭代剥峰(Statistics-sensitive Nonlinear Iterative Peak-clipping,SNIP)算法具有简单而稳定的数学结构,自20世纪80年代起便被应用在γ仪器谱本底扣除中.但原始SNIP扣本底算法易受到峰宽参数的影响,且迭代过程中的收敛速度缓慢,导致运行时间延长.因此本文基于具有较高代数精度的辛普森公式的思想,对原始算法中的第二步SNIP迭代过程进行改进.结果表明:改进后的SNIP算法完整保存了原始算法简洁、高效的优点,同时选择了合适的变换宽度,准确度可提高41.8％,算法整体运行效率可提高2.53％,具有更优秀的本底扣除效果.