バックグラウンドはスペクトル分析結果に大きな干渉を与えるため、特徴ピークの有効な情報を得るには、まずバックグラウンドを除去する必要がある。本論文では、小波変換に基づくバックグラウンド除去アルゴリズムを提案した。スペクトルおよび後続の繰り返しスペクトルに対して小波変換を行い、近似係数を用いてバックグラウンドを推定し、バックグラウンドが収束するまで繰り返す。複数回推定したバックグラウンドの最大誤差が十分に小さいかどうかを判断する収束規準を提案した。このアルゴリズムでバックグラウンドを除去した後、特徴ピーク情報を抽出できる。シミュレーションスペクトルおよび実験的なエネルギー分散型X線蛍光スペクトルを用いてアルゴリズムを検証し、従来の小波変換法および多項式フィッティング法と比較した。結果は、本アルゴリズムがスペクトルバックグラウンドをより正確に除去でき、他のスペクトルのバックグラウンド除去にも参考になることを示した。

スペクトル信号バックグラウンド;信号収束;反復小波変換;エネルギー分散型X線蛍光スペクトル