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1、核数据处理课程设计题目.关于Y能谱寻峰、边界道的确定以及峰面积计算学生姓名：班 级：学 号：指导教师：吴二零一二年六月-Y能谱寻峰、边界道以及峰面积计算摘要：本文简述两种不同的平滑过程与寻峰方法，简单比较法寻峰方法和导数法寻峰的对比分析，试用采用八阶高斯函数拟合后公式求导后对寻峰以及峰面积结果分析。关键词：能谱、峰面积、导数法、寻峰、边界道、拟合This method of derivative spectroscopy data after smoothing peak search, and compare order derivative France to find the peak
2、derivative method for the spectroscopy data the peak search and compare different fitting formula derivation on the peak search and peak areaanalysis of results.Keywords: spectroscopy, peak area, the derivative method,peak search, boundary Road, fitting一、实验原理：1、采用高斯函数的平滑方法如果把谱数据中的统计涨落看成是“白噪声”，当使用匹配滤
3、波器进行滤波时，可以得 到最佳的信号噪声比。所谓匹配滤波器，就是该滤波器在道域中冲击响应函数与峰函数互为 镜象。一般情况下，谱中的峰函数可以近似为高斯函数。由于高斯函数是偶函数，所以匹配 滤波器在道域中的响应函数也应该是高斯函数。2、简单比较法寻峰简单比较法是一种最直观又快速的寻峰方法。其基本思想是：在谱数据中，若某一道的数据比其他相邻的几道大很多，则可认为该道存在一个峰。连续检索光滑后的谱数据，如 果在第m道同时满足下列关系式y K y e-o.5/bmp阶导数寻峰程序中实际应用的峰高判定条件。一阶导数法寻峰时最常用的一种方法，用这种方法能找出大部分峰，计算简单，运行书度也 快，但主要缺点是
4、不能分辨很近的重峰。二阶导数法：二阶导数和一阶导数法比较，二阶导数寻峰方法具有更高的重峰分辨能力。具体过程如max这就是下:(1)先计算平滑数据二阶导数数值。采用五点三次平滑公式的二阶导数公式:y，= -(2y -y -2y -y + 2y )i 7i-2 i-1 i i+1i+2(2) 沿道指i增加方向检索二阶导数值，(3) 找出二阶导数局部负的极小值对应 的道指。如果这个负极大值的绝对值大于 改导数的标准差的若干倍，则认为该道指 是一个真峰。(4) 为了进一步剔除假峰，采用判定条件y”mp-1vd，y丿mp-1ymp+1VD(ymp+1)对于二阶导数法，其峰边界为真正的极大值点对应的道址三
5、阶导数法T单肝劭站戢据洛亠一酢导效导峰厢数计算结杲 二阶与数界谧亟敎计算绝杲 十三才导数寻峰函计算结果三阶导数计算方法其峰位为其三阶导数值从负变为正的零点所对应的道址，峰的边界为三阶导数从正变为负的零点对应的道址。三阶导数可以确定重峰区的各个组分峰的峰位，而且能够狠灵敏的分辨重峰。一阶导，峰位处由正到负过零点，边界处由负到正过零点；二阶导，峰位处负的局部 最小值，边界道为正的极大值；三阶导，峰位处由负到正过零点，边界处由正到负过零点。三、实验过程：流程图：第一种方法，先高斯函数平滑，简单比较法寻峰matlab 编程程序如下：clc;clear;Filename,Pathname=uigetfi
6、le(*.txt，选择谱数据)； fid=fopen(Pathname Filename,r);array,count=fscanf(fid,%d,inf)；fclose(fid)；x=1:count；plot(x,array)peak_position=；%峰位置信息%谱光滑采用高斯函数光滑 y=0.2438 0.205 0.1218 0.05126k1=4；for i=1:countif(ik1&iupper(i)&p(i)p(i+1)&p(i)p(i-1)peak_position=peak_position i;endendplot(array_smooth,b*);hold on;p
7、eak=array(peak_position) plot(peak_position,peak,r+);实验结果如下：左 Figure 1四、本文第二种思想：gauss8阶函数拟合法，此方法的主要思想是：不将数据平滑处理自然 就没有了平滑公式，直接用八阶高斯函数拟合源数据，在对拟合后的函数进行求导，一阶导， 峰位处由正到负过零点，边界处由负到正过零点；二阶导，峰位处负的局部最小值，边界 道为正的极大值；三阶导，峰位处由负到正过零点，边界处由正到负过零点。其他过程都与 前面的计算方法相同。五、MATLAB实验程序如下：% y 原始数据，1025*1 % x = (1:1025);% y2 为前
8、 600 个数据 也可用全部数据y2 = y(l:600); %这四个峰出现在y(l:600)中% x2 = (1:600); x2 = (l:length(y2);% Set up fittype and options.ft = fittype( gauss8 ); opts = fitoptions( ft ); opts.Display = Off;opts.Lower = -Inf -Inf 0 -Inf -Inf 0 -Inf -Inf 0 -Inf -Inf 0 -Inf -Inf 0 -Inf -Inf 0 -Inf -Inf 0 -Inf -Inf 0;opts.StartPoint = l2362823.923l90437223749073364.22548549053934 338.232l93942756342 5.30830398585762 308 230 6.2659093l040574 254.442l73l7l23l 277 6.49267774242084 l35.849700585l8 329 7.80555875890908 ll2 l 2l.944386374345l l02 398 l0.6865668950446; opts.Upper = Inf Inf Inf In
