本技術(shù)屬于粒子探測(cè)，具體涉及一種基于離散-連續(xù)小波的雙通道數(shù)據(jù)融合帶電粒子種類(lèi)鑒別系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，帶電粒子的探測(cè)與鑒別技術(shù)在空間科學(xué)、核物理、輻射防護(hù)、環(huán)境監(jiān)測(cè)等多個(gè)領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。精準(zhǔn)、高效地識(shí)別不同種類(lèi)的帶電粒子，對(duì)于研究基本物理規(guī)律、監(jiān)測(cè)宇宙射線(xiàn)、評(píng)估輻射風(fēng)險(xiǎn)及其對(duì)人類(lèi)活動(dòng)的影響具有重要意義。

2、在空間探測(cè)領(lǐng)域，帶電粒子的鑒別技術(shù)是實(shí)現(xiàn)深空探測(cè)和空間輻射環(huán)境監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵：

3、1、宇宙射線(xiàn)研究；

4、宇宙射線(xiàn)主要由高能帶電粒子組成，包括質(zhì)子、電子、α粒子和重離子等。通過(guò)對(duì)這些粒子的種類(lèi)、能量譜和分布特性的研究，可以揭示宇宙射線(xiàn)的起源、傳播機(jī)制以及天體物理過(guò)程。

5、2、航天器輻射防護(hù)；

6、在近地軌道和深空環(huán)境中，帶電粒子對(duì)航天器的電子設(shè)備和載人航天器中的宇航員構(gòu)成了嚴(yán)重威脅。精準(zhǔn)鑒別和分析輻射粒子種類(lèi)及強(qiáng)度，有助于優(yōu)化航天器的設(shè)計(jì)，提高抗輻射能力。

7、3、深空探測(cè)；

8、探測(cè)火星、月球等天體表面的粒子輻射環(huán)境，可以為載人探測(cè)任務(wù)提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)，支持任務(wù)規(guī)劃和輻射防護(hù)設(shè)計(jì)。

9、在地面應(yīng)用中，帶電粒子鑒別技術(shù)也同樣具有重要意義：

10、1、核物理研究；

11、在高能物理實(shí)驗(yàn)中，粒子鑒別技術(shù)是研究基本粒子和核反應(yīng)機(jī)制的基礎(chǔ)。例如，大型強(qiáng)子對(duì)撞機(jī)(lhc)和同步輻射實(shí)驗(yàn)中需要對(duì)碰撞產(chǎn)生的粒子進(jìn)行高效分類(lèi)和分析。

12、2、輻射監(jiān)測(cè)與防護(hù)；

13、核電站、輻射環(huán)境監(jiān)測(cè)站和其他放射性物質(zhì)相關(guān)場(chǎng)景需要快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)并分類(lèi)帶電粒子，以評(píng)估潛在的輻射風(fēng)險(xiǎn)。

14、3、醫(yī)學(xué)與工業(yè)應(yīng)用；

15、帶電粒子在質(zhì)子治療和放射性成像等醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。鑒別粒子種類(lèi)和能量分布，有助于提高治療的精準(zhǔn)性和診斷效率。

16、綜上所述，研究和發(fā)展高效、精準(zhǔn)、智能的帶電粒子鑒別技術(shù)，不僅是科學(xué)研究的前沿課題，也是空間探測(cè)、地面監(jiān)測(cè)及其他相關(guān)領(lǐng)域的迫切需求。

17、現(xiàn)階段常用的粒子鑒別技術(shù)有以下幾種：

18、第一種方法為δe-e探測(cè)器望遠(yuǎn)鏡法，其主要原理是利用一片或多片固體探測(cè)器(ssd)組成疊層結(jié)構(gòu)進(jìn)行粒子識(shí)別。如果第一片探測(cè)器足夠薄(厚度為x)，則粒子穿透以后沉積能量第二片(或多片)傳感器足夠厚，可完全吸收粒子的剩余能量e。通過(guò)繪制δe?vs?e二維譜圖，即可區(qū)分出粒子種類(lèi)。探測(cè)器望遠(yuǎn)鏡法簡(jiǎn)單、可靠，在實(shí)際的工程應(yīng)用中廣泛使用。然而，這種方法要求粒子在透射探測(cè)器中損失的能量很少，對(duì)于質(zhì)量較大的粒子，這一要求較難滿(mǎn)足，并且需要復(fù)雜的修正計(jì)算來(lái)補(bǔ)償影響。

19、第二種方法為靜電分析-飛行時(shí)間法(esa-tof)，通過(guò)靜電分析器(esa)調(diào)節(jié)掃描電壓v，對(duì)入射離子的能量電荷比(e/q)進(jìn)行篩選，隨后結(jié)合飛行時(shí)間測(cè)量，最終得到離子的質(zhì)量電荷比(m/q)。靜電分析器常常用來(lái)測(cè)試能量較低的帶電粒子或中性原子，但對(duì)于中高能粒子，必須顯著增大物理結(jié)構(gòu)或偏轉(zhuǎn)電壓才能實(shí)現(xiàn)有效探測(cè)。這種調(diào)整在工程實(shí)現(xiàn)中存在較大難度，因此esa在高能粒子應(yīng)用中的適用性有限。

20、第三種方法是飛行時(shí)間能量法(tof×e)，其基本原理依據(jù)粒子能量公式，通過(guò)測(cè)量粒子的總能量e和速度v(由飛行距離l和飛行時(shí)間t得到)，可以計(jì)算粒子的質(zhì)量，從而實(shí)現(xiàn)粒子種類(lèi)的識(shí)別。tof×e對(duì)輕粒子(尤其是低能輕粒子)鑒別效果比較好。然而，隨著粒子質(zhì)量的增加，不同粒子的質(zhì)量差逐漸縮小，導(dǎo)致分辨能力下降。此外，對(duì)于質(zhì)量數(shù)相同但原子序數(shù)不同的同質(zhì)異位素(如某些核素)，飛行時(shí)間法無(wú)法有效區(qū)分，需與其他方法結(jié)合才能實(shí)現(xiàn)可靠的鑒別。

21、近年來(lái)，隨著數(shù)字技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，利用脈沖波形的方法進(jìn)行各類(lèi)粒子鑒別的應(yīng)用場(chǎng)景越來(lái)越多。

22、k.mahata等人通過(guò)使用1ghz采樣率的數(shù)字化器，基于數(shù)字脈沖形狀分析(dpsa)技術(shù)對(duì)粒子進(jìn)行了識(shí)別研究。他們利用高帶寬電荷敏感和電流敏感前置放大器的數(shù)字化電荷輸出，提取了脈沖波形的關(guān)鍵特征，包括脈沖高度、上升時(shí)間和電流峰值。研究表明，僅依賴(lài)數(shù)字化電荷輸出，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)輕重離子的良好同位素分離，為簡(jiǎn)化粒子識(shí)別設(shè)備提供了新的思路。

23、david?fobar等人指出傳統(tǒng)中子伽馬脈沖形狀判別(psd)技術(shù)的局限性，這些技術(shù)通常僅依賴(lài)于脈沖尾部面積和脈沖總面積兩個(gè)參數(shù)，難以充分利用波形的全局信息。他們提出了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)的改進(jìn)方法，該方法能夠充分利用整個(gè)波形信息，提供了顯著改善粒子識(shí)別能力的機(jī)會(huì)。

24、f.gautier等人提出了一種基于脈沖形狀判別(psd)的新方法，能夠可靠地識(shí)別和表征原位粒子。通過(guò)單個(gè)探測(cè)器的脈沖信號(hào)，該方法即可確定粒子的能量和種類(lèi)(粒子id)，從而減少了對(duì)多探測(cè)器系統(tǒng)(如傳統(tǒng)的δe-e技術(shù))的依賴(lài)。同時(shí)，psd技術(shù)對(duì)低能量粒子具有更低的探測(cè)閾值，這在擴(kuò)展粒子識(shí)別能力方面具有重要意義。

25、盡管上述方法為粒子識(shí)別技術(shù)的發(fā)展提供了新的途徑，但它們?cè)谔幚矸瞧椒€(wěn)、短暫的脈沖波形時(shí)仍存在一定局限性。例如，現(xiàn)有特征提取方法可能無(wú)法全面捕捉波形的細(xì)節(jié)變化，難以充分發(fā)揮深度學(xué)習(xí)模型的潛力。為此，采用更加靈活和高效的時(shí)頻分析方法成為關(guān)鍵研究方向。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明旨在解決現(xiàn)有半導(dǎo)體探測(cè)器帶電粒子識(shí)別技術(shù)中存在的以下主要問(wèn)題：一是傳統(tǒng)脈沖形狀判別方法對(duì)波形特征的利用不足，通常僅依賴(lài)于少量的特定參數(shù)(如脈沖高度、上升時(shí)間和電流峰值)，難以全面捕捉波形的全局和局部特征；二是現(xiàn)有技術(shù)在復(fù)雜背景噪聲或短時(shí)非平穩(wěn)信號(hào)處理中的魯棒性有限，難以滿(mǎn)足高精度粒子分類(lèi)的要求；三是多通道數(shù)據(jù)的有效融合缺乏系統(tǒng)化的方法，導(dǎo)致粒子鑒別能力受限。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)提出了一種基于離散-連續(xù)小波的雙通道數(shù)據(jù)融合帶電粒子種類(lèi)鑒別系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

3、信號(hào)離散-連續(xù)小波處理與特征提取模塊，用于對(duì)帶電粒子在傳感器中產(chǎn)生的原始脈沖波形信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，提取不同層次的時(shí)頻信息，得到多尺度分解特征和時(shí)頻圖；

4、多尺度多通道深度學(xué)習(xí)架構(gòu)模塊，用于將所述多尺度分解特征和時(shí)頻圖，輸入訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)多通道特征融合，實(shí)現(xiàn)對(duì)帶電粒子的種類(lèi)鑒別。

5、作為上述系統(tǒng)的一種改進(jìn)，所述對(duì)帶電粒子在傳感器中產(chǎn)生的原始脈沖波形信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，包括：

6、將采集得到的雙通道波形通過(guò)預(yù)處理獲取峰峰值并繪制峰峰值分布柱狀圖；

7、依據(jù)峰峰值柱狀圖的分布獲取峰峰值最大計(jì)數(shù)的區(qū)間并以此向兩側(cè)各外擴(kuò)一個(gè)計(jì)數(shù)區(qū)間作為有效數(shù)據(jù)，剔除由于異常采集得到的波形；

8、找到波形最大值位置并以此向左和向右分別提取第一個(gè)設(shè)定數(shù)量的點(diǎn)和第二設(shè)定數(shù)量的點(diǎn)作為關(guān)鍵信息；左右數(shù)量不足時(shí)按照末尾值進(jìn)行填充；

9、對(duì)關(guān)鍵信息進(jìn)行歸一化處理。

10、作為上述系統(tǒng)的一種改進(jìn)，所述提取不同層次的時(shí)頻信息，得到多尺度分解特征和時(shí)頻圖，包括：

11、對(duì)預(yù)處理后數(shù)據(jù)進(jìn)行離散小波變換，對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行多層次分解，對(duì)分解后的多層數(shù)據(jù)采用線(xiàn)性插值，得到多個(gè)固定長(zhǎng)度的一維能量信號(hào)和一維電流信號(hào)；

12、對(duì)預(yù)處理后數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)小波變換，對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析，得到固定尺寸的能量信號(hào)時(shí)頻圖和電流信號(hào)時(shí)頻圖。

13、作為上述系統(tǒng)的一種改進(jìn)，所述離散小波變換為daubechies小波變換。

14、作為上述系統(tǒng)的一種改進(jìn)，所述對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行多層次分解，分解層數(shù)為3-5層。

15、作為上述系統(tǒng)的一種改進(jìn)，所述連續(xù)小波變換采用amor小波作為小波基，生成固定尺寸的時(shí)頻圖，通過(guò)插值方法實(shí)現(xiàn)時(shí)頻圖的矩陣重采樣。

16、作為上述系統(tǒng)的一種改進(jìn)，所述時(shí)頻圖的尺寸為128×128。

17、作為上述系統(tǒng)的一種改進(jìn)，所述多通道特征融合，為將一維能量信號(hào)、一維電流信號(hào)、能量信號(hào)時(shí)頻圖和電流信號(hào)時(shí)頻圖拼接在一起。

18、作為上述系統(tǒng)的一種改進(jìn)，所述系統(tǒng)還包括：

19、分類(lèi)性能評(píng)估與模型對(duì)比模塊，用于對(duì)多尺度多通道深度學(xué)習(xí)架構(gòu)模塊的分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，驗(yàn)證技術(shù)方案的準(zhǔn)確性和優(yōu)勢(shì)；評(píng)估方法包括：分類(lèi)準(zhǔn)確率、混淆矩陣和召回率，使用grad-cam方法分析關(guān)鍵特征的貢獻(xiàn)度。

20、本技術(shù)還提供一種基于離散-連續(xù)小波的雙通道數(shù)據(jù)融合帶電粒子種類(lèi)鑒別方法，基于上述的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，所述方法包括：

21、對(duì)帶電粒子在傳感器中產(chǎn)生的原始脈沖波形信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，提取不同層次的時(shí)頻信息，得到多尺度分解特征和時(shí)頻圖；

22、將所述多尺度分解特征和時(shí)頻圖，輸入訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)多通道特征融合，實(shí)現(xiàn)對(duì)帶電粒子的種類(lèi)鑒別。

23、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于：

24、1、多尺度特征提取顯著提升分類(lèi)精度：本技術(shù)首次將離散小波變換(dwt)和連續(xù)小波變換(cwt)相結(jié)合，用于帶電粒子波形數(shù)據(jù)的多尺度特征提取和時(shí)頻分析。通過(guò)對(duì)一維信號(hào)的多層次分解和二維時(shí)頻圖的全局分析，能夠全面捕捉粒子波形的細(xì)微特征和整體分布規(guī)律，從而大幅提升對(duì)輕重離子及同質(zhì)異位素的分類(lèi)精度。

25、2、數(shù)據(jù)融合增強(qiáng)分類(lèi)能力：本技術(shù)采用能量信號(hào)和電流信號(hào)的多通道數(shù)據(jù)融合技術(shù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型對(duì)不同物理量特征的非線(xiàn)性關(guān)聯(lián)進(jìn)行建模。雙通道融合使系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地反映粒子特性，提升了對(duì)復(fù)雜波形的區(qū)分能力，特別是在多粒子背景和噪聲干擾環(huán)境下表現(xiàn)出色。

26、3、多尺度深度學(xué)習(xí)架構(gòu)提高魯棒性：本技術(shù)設(shè)計(jì)了多通道、多尺度的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，通過(guò)引入多尺寸卷積核，顯著增強(qiáng)了模型對(duì)時(shí)頻特征局部和全局信息的提取能力。深度學(xué)習(xí)模型的強(qiáng)大特征表達(dá)能力使得系統(tǒng)在復(fù)雜背景、噪聲影響和不同入射條件下均能保持穩(wěn)定的分類(lèi)性能。

27、4、特征可解釋性指導(dǎo)優(yōu)化設(shè)計(jì)：本技術(shù)結(jié)合grad-cam(類(lèi)激活映射)技術(shù)，對(duì)深度學(xué)習(xí)模型分類(lèi)過(guò)程中重要特征的貢獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析。通過(guò)對(duì)特征分量和輸入通道的對(duì)比分析，明確粒子鑒別中關(guān)鍵特征的物理意義，為模型優(yōu)化和波形采集提供了科學(xué)依據(jù)。