基于CUDA的航空γ能譜數據小波降噪并行加速算法

熊超 王欣 王鑫杰 吳和喜

1（東華理工大學 核科學與工程學院 南昌 330013）

2（蘇州大學 醫學部放射醫學與防護學院 蘇州 215123）

航空γ能譜數據通常表現為γ場背景、礦致異常和噪聲的耦合疊加，因測量時域批次性等因素影響，探測所得數據常含有以異常形態呈現的高值條帶。此類噪聲和假異常疊加會導致礦致異常信息被淹沒，影響礦產資源勘探和輻射環境的評估的準確性［1］。熊超等［2］利用多重分形理論對航空γ 能譜數據進行功率譜分形分析，并通過計算得出的截止頻率設計濾波器，從而實現對原始數據的逐層濾波。該方法在特定頻率區間內能夠識別已知礦點的礦致異常，同時能夠排除由飛行時域批次性因素引起的虛假異常。熊超等［3］提出一種依據標準差變異系數來選擇小波基函數和分解層數的方法，旨在對航空γ能譜數據進行分解和重構，并使用古鈾量分布情況對提取的異常區域進行修正。該方法能夠顯著表征空間位置信息和元素含量信息，從而提取范圍更小且精度更高的異常區域，與成礦環境相吻合且無假異常區域。趙思文等［4］提出一種基于奇異譜分析（Singular Spectrum Analysis，SSA）的γ 能譜去噪算法，通過SSA 對γ 能譜數據進行預處理以識別和消除噪聲，從而提高能譜數據的質量。

與此同時，由于航空γ 能譜測量效率高且范圍廣造成實測原始數據體量巨大，航空γ 能譜數據后處理需要占用大量計算資源，包括計算機處理器和存儲。近年來隨著計算機硬件的飛速發展，利用圖形處理單元（Graphics Processing Unit，GPU）進行數據并行處理和分析的方法已在諸多領域得到廣泛應用。……