能量色散x射线荧光光谱背景扣除方法的探讨

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1、第28卷第12期分析试验室Vol.28.No.122009年12月ChineseJournalofAnalysisLaboratory2009-12能量色散X射线荧光光谱背景扣除方法的探讨X112张林艳,戴挺,周怡君(1.东南大学材料科学与工程学院,江苏省先进金属材料高技术研究重点实验室,南京211189;2.东南大学机械工程学院,南京211189)摘要:能量色散X射线荧光分析使得特征X射线的全能峰叠加在背景之上,针对能量色散X射线荧光谱线背景扣除算法的研究,简述了剥峰法和小波变换法扣除背景的原理,并

2、将这两种方法用于对实际谱线的处理,取得了良好的效果。同时对两种方法的算法和处理效果进行了对比研究,表明剥峰法相对简单,而小波变换法需要考虑小波基和分解层次等的影响,但是对整个谱线的综合处理效果相对要好一些。关键词:能量色散X射线荧光;背景扣除;剥峰法;小波变换法中图分类号:O657.3文献标识码:A文章编号:1000-0720(2009)12-111-04在能量色散X射线荧光(EDXRF)分析中,背没有使用精确的数学模型,避免了采用不同的数景的来源很多,主要有:样品、制备样品时所用的学模型而带来的误差

3、。具体方法是:通过比较yi试剂和所用的仪器;在空气介质中测定试样时,和两个邻近道址的平均值ki的大小,ki=空气中氩气的特征X射线谱;X射线管所产生的(yi-1+yi+1)P2,如果yi>ki,道址i的内容替换[1]连续谱和特征的散射线均构成背景或干扰谱线。为平均值ki,在所有道址上依次运算一遍,可以看因此,在定性和定量分析中,要获得谱峰和谱峰到,峰位置的峰幅度降低,谱其它位置保持不变,面积的净强度,对背景进行准确的扣除是十分必经过多次循环后,剥离收敛,留下光滑的背景。不要的。EDXRF测量中影响背景

4、的因素很多,因此,同的谱线循环的次数不同,这取决于峰宽。很难用一种固定的方法描述背景。目前,EDXRF1.2小波分析法谱线背景扣除的方法很多,例如用最小二乘法、小波分析是在Fourier基础上发展起来的一种/top-hat0滤波器扣除背景、正交多项式背景估计扣[2]新的数学方法,是一种局部分析工具,这种局部背景以及傅里叶背景扣除技术等。但是,由于峰特性使得小波分析适合于信号的时间)频率分边界附近和背景都表现为低频,很难控制这些方[7]析,而X射线光谱可以看做是自变量为频率和法正确的区别峰和背景。新近发

5、展迅速的小波分[4]时间的函数,这使得对EDXRF光谱进行多分辨析技术,具有良好的时频分析和多分辨率分析能分析成为可能。力,非常适合处理和频率有关的问题,在背景扣[3,4]从图1可以看出,小波变换的多分辨率分析除方面也得到了成功的应用。本文分别用剥峰只是对低频部分进行进一步的分解,而高频部分方法和小波分析方法对EDXRF谱线背景进行扣除,得到了预期的效果。则不予以考虑,则有S=A3+D3+D2+D1,其中,1理论基础A代表低频近似部分,D代表高频细节部分。而在[5,6]1.1剥峰法EDXRF谱线中,背

6、景对应着频率较低的部分,而这种方法基于谱中变化迅速的特征,通过比真实的谱线频率高,那么,小波变换将分析信号较和它附近道址信息的一种方法,其显著优点是分解为不同频率范围内信号分量的特性和X荧光X收稿日期:2009-03-02;修订日期:2009-05-10作者简介:张林艳(1984-),女,硕士研究生;E-mail:Tianbian-111@126.com)111)第28卷第12期分析试验室Vol.28.No.122009年12月ChineseJournalofAnalysisLaboratory200

7、9-12谱线的不同成分的频率特征是相适应的,这为小2.2小波变换背景扣除法波变换用于X荧光谱线的背景扣除提供了理论基从X射线能谱的频率特征来看,为了将谱峰[3]础。对X射线荧光谱线进行多分辨率分析,实际有效地剥离,可以采用一种/加速0剥离的方法,上就是一个对谱峰不断剥离的过程,当分解到一也就是/削峰0的方法。具体作法是:将X射线能0定尺度水平上时,剩下的就是一些频率较低的信谱f(n)进行小波分解,抽取较高尺度的近似部分[8]j0j0j号分量了,这就可以认为是X荧光谱线的背景。f(n),如果f(n)>f

8、(n),则f(n)=f(n),也0因此,用小波变换的方法剥去高频信号分量来扣就是/削峰0,加速峰的剥离;接着再对新的f(n)除X射线荧光谱线的背景是可行的。进行同样的处理,连续进行若干次,可以得到比较平缓的曲线;对比较平缓的曲线再进行小波分解,抽取适当尺度水平的近似信号,作为X射线能谱背景的逼近,可以获得较好的效果。在扣除EDXRF谱线背景的应用中,小波基的选择是一个非常重要的问题,主要考虑以下几个方面:¹经过小波变换处理后获得的X射线能谱图1三层多分辨

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