核技术应用已渗透到社会发展的各个领域,核科学技术在造福人类的同时常常会受到其应用带来的威胁。准确有效地对核信息进行采集、处理、分析是核技术安全应用的前提保障。一套标准的核谱仪数字化处理过程主要包括核信号数字化采集,核信息数字化处理及能谱获取与分析。传统的核信号采集与处理过程通常以搭建模拟电路来实现滤波、脉冲成形、基线恢复和峰值检测等功能。受限于模拟电路有限的处理能力,在很多信号处理方面(如滤波成形)不能达到实际的需要。因此,核信号处理过程的改进一直是核测量领域的一个重要研究课题。随着高速、高分辨率ADC和数字可编程器件(FPGA、DSP)的快速发展,数字化核能谱测量系统成为新一代核仪器的发展趋势。其中核信号数字化处理过程是数字化核能谱测量系统得以实现的关键,与模拟成形相比,数字脉冲成形具有算法简单快速、有效减小电子学干扰和弹道亏损等影响,从而有效提供数字核谱仪能量和时间分辨率。成形参数的选取和滤波器结构级联方式对成形的结果影响较大,如何得到更好滤波成形性能,是数字化过程中有待解决的难题。能谱分析的传统方法主要采用半经验的数学函数对其进行拟合,其数学公式复杂且物理参数意义模糊,很难解决复杂的非线性问题,如何有效解决其复杂非线性问题并进行重峰分解也是目前研究的方向。本文在已有研究基础上,围绕核信号数字化处理过程中的核信号数字化采集、核信号数字信号处理及能谱分析技术,开展了基于FPGA的核数据采集、核信号处理FPGA片内算法设计和基于BP神经网络的能谱分析方法研究等关键技术研究,其主要内容如下:(1)设计了基于FPGA的核信号数字化采集硬件电路。脉冲经过前期的信号调理电路之后直接接入高速ADC进行采样,之后采用FPGA芯片作为控制器,完成核信号的采集与及后期数字信号处理。(2)完成对核信号处理FPGA片内算法的设计及实现。借助系统模型开发工具System Generator,完成核信号处理中二级S-K高斯成形滤波器算法设计、基于模块化设计的梯形(三角)成形算法设计和CIC数字滤波器设计。并在FPGA内部完成算法的实现及控制模块的逻辑设计。主要包括ADC采集控制模块、数字滤波模块、脉冲成形模块、脉冲幅度分析模块、USB传输模块及时钟配置模块设计。(3)搭建BP神经网络模型,提取相关的能谱特征参数进行谱线拟合,并对元素种类进行初步判断。验证了BP神经网络在复杂的非线性能谱分析中应用的可行性。本文论文通过对核信号数字化处理过程关键技术的研究,主要获得如下创新成果:(1)针对数字核信号数字化处理过程的滤波成形处理,分别采用数字高斯成形和梯形(三角)成形对脉冲进行成形处理。通过比较S-K成形滤波器中两个成形因子对成形效果的影响,采用二级串联S-K滤波器结构并得到了成形效果良好的两个滤波参数值。在梯形(三角)成形中为降低设计复杂度,采用模块化级联的方式将梯形成形滤波器系统分解为4个子模块,灵活调整不同的成形参数值可得到相应的梯形(三角)成形。(2)针对复杂能谱的非线性问题,建立了BP神经网络特征参数为输入的复杂能谱非线性解谱方法,从而有效地解决了传统采用经验函数拟合时参数意义模糊的问题,同时经验证BP网络在能谱元素种类判别中具有一定的可行性。