Speaker
Mr
首鹏 王
(上海应用物理研究所)
Description
能谱探测系统系统具有高能量分辨率和极低的检测限，在同步辐射光源吸收光谱实验站中发挥着极其重要的作用，是用户开展高水平科研工作的核心设备。上海同步辐射光源（SSRF）BL14W1实验线站XAFS实验的能谱探测系统由半导体探测器和读出电子学组成。为了解决能谱探测系统在高计数率情况下由脉冲堆积带来的死时间问题，本文根据深度学习算法，采用硬件描述语言Verilog，在读出电子学的FPGA上编写了该算法的框架，通过向该框架传输经GPU训练完成的算法训练参数，初步实现了对脉冲堆积信号实时处理识别的能力。同时，为了实现深度学习算法实时训练和推理的能力，提出了一种新的能谱探测器系统读出电子学架构，该架构由ADC数据采集模块、数据预处理模块、堆积识别模块、幅值提取模块、GPU训练模块和网络传输模块构成，通过上述模块之间的协同工作，基本实现了对HPGe半导体探测器的输出信号进行实时处理的能力。
通讯作者：黄宇营，单位：中国科学院上海高等研究院，手机号：13661922916，Email：huangyuying@sinap.ac.cn
