Speaker
首鹏 王
(中国科学院上海高等研究院)
Description
摘要：针对高通量同步辐射谱学实验中脉冲堆积效应导致的能谱失真与能量分辨率下降问题，本文提出了一种基于桌面式人工智能能谱系统的Transformer脉冲堆积校正方法。系统采用“通用FPGA采集+服务器端智能处理”的整体架构，由前端FPGA完成探测器波形高速采样，并通过网络实时传输至服务器端进行集中处理。服务器端基于QT框架开发桌面式实时能谱处理平台，实现了波形采集、数据缓存、在线显示、参数调节及能谱重建等功能，并结合多线程与环形缓冲区机制完成高吞吐数据流管理。实验结果表明，该系统在数千至数百万计数率范围内均具有稳定的堆积校正能力，在1 Mcps条件下仍能够保持较高能量分辨率，并具备良好的抗噪声与抗波形畸变能力。该研究为同步辐射荧光谱学、吸收谱学及高通量X射线探测实验提供了一种面向智能化与通用化发展的桌面式AI能谱处理方案。
