【摘 要】
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爆炸物恐怖袭击案件对人民群众的生命财产造成威胁,保障公共场所的安全需要对藏匿爆炸物进行检测,爆炸物被隐藏在行李中或混凝土墙后等场景对检测任务提出很高要求。中子穿透能力强且能与原子核反应放出特征γ射线,如瞬发γ中子活化分析（Prompt Gamma Neutron Activation Analysis,PGNAA）等中子检测技术通过分析γ能谱判断样品是否为爆炸物,与其他射线方法互补。作为爆炸物检测
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爆炸物恐怖袭击案件对人民群众的生命财产造成威胁,保障公共场所的安全需要对藏匿爆炸物进行检测,爆炸物被隐藏在行李中或混凝土墙后等场景对检测任务提出很高要求。中子穿透能力强且能与原子核反应放出特征γ射线,如瞬发γ中子活化分析（Prompt Gamma Neutron Activation Analysis,PGNAA）等中子检测技术通过分析γ能谱判断样品是否为爆炸物,与其他射线方法互补。作为爆炸物检测过程中的重要步骤,γ能谱分析是决定能否成功检出爆炸物的关键,对能谱定性或定量判别前进行去噪处理是必要的。本文建立一套PGNAA测量系统,对采集到的石墨样品γ能谱进行初步去噪研究,分别使用经验模式分解方法（Empirical Mode Decomposition,EMD）与小波阈值方法对石墨样品γ能谱进行去噪,发现仅使用单一去噪算法无法兼顾降低能谱噪声水平的同时保留能谱特征。提出将能谱本征模函数（Intrinsic Mode Function,IMF）作为高频噪声用于小波阈值函数的计算,去噪效果优于单独使用两种去噪算法。目前中子检测爆炸物实际应用中仍以PGNAA方法等传统手段为主,但当爆炸物样品与元素组成相近的干扰物混合放置或被强γ屏蔽材料遮挡时,不易有效检出爆炸物。针对以上两种场景分别建立基于ING-27标记中子发生器的手提箱内和混凝土墙体后爆炸物样品的探测系统,对样品场景进行α-γ符合时间谱的测量并进行时间窗的精细选择以获得中子在感兴趣区域内与样品作用发射的γ能谱。构建误差反向传播（Back Propagation,BP）神经网络,比较并确定各元素非弹性散射峰面积比值更适合作为训练特征向量。输出结果证明所建立的标记中子探测系统能够初步将上述两种测试场景中的爆炸物与非爆炸物区分。
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