大家好，我是 Shelly Kelly
我来展示一下如何加载多元检测器采集的数据
在 SSRL 采集，需要加载到 Athena
以及如何简单地预处理
第一步，打开 Athena
到文件 (File)，选择加载数据
找到数据所在路径
数据在这儿
先打开第一个
或者四个一起加载了
这是多元检测器得到的数据
这里是选择数据加载列的窗口
这里是谱图预览窗口
（调整下位置）
这看着不像数据
说明我们这么选不对
你可以在右边看到纯文本数据文件长什么样
每一列的名字位于这里（数字上方）
请求能量的数值在第一列
实时计数总和在下一列
实时时钟数值在这里
这之后的都是多元检测器得到的数据
看起来想要的信号数据范围在...
这是输入计数速率
看下这一排排都是啥
看起来我们需要的是 SCA1_2, 3, 4, 5, 6
可以算下有多少列数据我们需要
数下... (1, 2, 3, 4, 5, 6...)
第五列是 I0
从第六到第十一列（是信号）
5 对应 I0
也许是 11？
这看起来像是反着的吸收边
反一下，正常些了
由于是荧光谱，不要勾选自然对数
现在看起来是一个噪音较大的谱图
数据类型是 μ(E)，能量单位是 eV
都是正确的
如果想预览重新勾选的谱图，点击 replot
来看下有多少检测器
数数数到……30
可以换到下一列数据预览
最好检查下
因为有时候检测器是坏的
最好都每个看下
确保每个输入的信号看起来都比较正常
比如不能用第 15 列数据（看起来不像数据）
那就跳过这列
备注下： 跳过第 15 列
第 16 列也跳过
第 17 个还行
第 18 个不行
第 19 个还行
第 20 个还行，第 21 个不行
继续到 22，还行
第 23 列还行
（继续数下去……）
第 30 个不行
31 还行
（继续数……）
第 41 列看着不对，去掉
我们从 5 开始，再到 10
那就得到第 40 列
之后的是不一样的数据
回到最一开始
那现在勾选上我们所需要的数列
从 11 开始……（去掉之前看到不合格的数据）
一直到 30
可以看到信噪比有所提升
下面的数学表达式也是同步更新的
点击 OK
这是谱图预览
能量 (E)，k，傅里叶变换（R），q 空间等等
再把剩下三个加载进来
之前我们选择的数据数列直接默认选择了
还是有必要再确认下
但现在暂时假定下这样选择是可以的
要选上这些
可以看到数据们是如何命名的
这是锰 K 边数据
看起来是个水溶液样品
选了两个（光斑）位置来采集数据
所以这里扫了两圈
001 和 002
还有两圈是在第二个位置上获得的
001 和 002
勾选上所有的数据，点击紫色 E 键展示所有数据
第一眼看感觉它们相似
放大到吸收边来看它们是否完全一致
它们看起来确实很相近
看不出明显差别
有可能两个不同位置上的数据会有点不同
看起来确实很像
去 k 空间检查
鉴于噪音较大，很难判断是否有区别
再检查这两个
很相似
这里（信号）有点点升高
也许有改变，但是不多
看起来不错
下一步是检查数据是否对齐
吸收边看起来重叠得较好
放大点观察
看起来吸收边也没有偏移
如果担心谱图有偏移
你可以选择对齐数据
到主窗口选项，点击，选择下方对齐数据 (Align data)
我们现在是以 (35) 002 文件为参考，移动 (35) 001 文件使之对齐
这是光滑后的一阶微分谱图
两张谱图重叠程度高
你可以选择自动对准
试着让两个数据更好地对齐
确实有点偏移，0.3 eV
但数据噪音也大
所以我更倾向于不移动 (0 eV)
不使用对准这个功能
你可以点击下一个数据
需要对齐的数据名字就在这里了，文件名37点2
你也可以调整第四个数据
下面的按键是用来手动调整的
如果想让谱图向左移动 0.5 eV
那红色谱图就会向左移动 0.5 eV
把它调整回来
你都可以使用这些按键
你也可以直接手动输入你已经知道的偏移数值
重新加载 (replot)
移动后的谱图就会出现
调整回初始状态
回到主菜单
数据彼此都对齐
把数据汇聚了 (merge)
按键在上方
汇聚它们的 μ(E) 数据
蓝线是汇聚之后的谱图
红线是基于被汇聚原始数据自动算出的标准方差
勾选上新的谱图，点击紫色 E 键显示所有谱图
或是是 k 空间
看起来不错
把 k 空间展示上限调到 12
数据遍布整个窗口
点击黄色 k 键，观察新的 k 空间谱图
之前原始数据的噪音有所改善
是好事
现在来判断用于傅里叶变换需要的范围
现在傅里叶变换的范围在这里可以看到
从 3 到 10
勾选窗函数 (window) 再展示
就可以看到窗函数从 3 开始到 10 结束
进行傅里叶变换
如图所示
来看下
这是傅里叶变换的后强度
来做个反傅里叶变换到 q 空间
那从比 R = 1 略低的地方开始
改成 0.8
上限取到 3 合适
（我们）试图把所有峰的信号都框进去
点击 kq
红线是反傅里叶变换的信号
也就是从 R 空间中 0.8 到 3 之间的峰得到的
看起来（反傅里叶变换）得到信号跟原始信号比较接近
我会认为在 k 空间 8 到 10 之间的信号是真实的（而非噪音）
复制数据
右击数据，点击复制
再复制一份
如果傅里叶变换只到 8
如果 8 - 10 之间的信号是真实的
会看到不一样的傅里叶变换谱图（R空间）
那就这个定为 8
第二个设为 9
第三个设为 10
勾选这三个数据
点击紫色 R 键
你可以看到这三个数据都没有出现新的峰
观察实部
设 Rmax 为 10，可以看到后面的信号
现在能看到噪音水平了
绿线有一些噪音
有一点信号一直到 R = 6 到 8 区间
但是最左边的峰（R值小的地方）出现在三组数据
如果做反傅里叶变换
可以看到之前选择 8 的谱图在 8 - 10 之间几乎没有波动
但是选 10 的谱图就会出现这里的信号
选择更大的 k 值范围
可以在 R 空间给出更多的信息
更容易区分开的峰（代表傅里叶变换后强度）
绿线相比蓝线的峰分开的更清楚，更窄一些
但是并没有新的信息出现
所以我认为 k 到 10 的数据就可以了
来看下范围是否还可以再长一些
展示 k 空间的数据
看下能不能到 k = 12
把这个从 8 改到 10
11 还有 12
去到 R 空间
看起来不错
没有新的信号
k 选到 12 时可能会看到一些噪音
（R 值高的区域）开始出现一些信号
傅里叶变换的实部也能看到一些震荡
可以使用 k 的三次方来强调这一部分的信号
这里就能看到更明显的噪音
使用 k 的三次方权重后，到 k 12 的噪音会更明显
到反傅里叶变换
（确认下参数是否正确……）
把这个数据也加进来
看起来这里也有一点震荡，不是很好
把它的 q 空间和实验数据（k 空间）进行比较
在 k = 12 附近确实信噪比差了
但也不是特别差
这就是如何决定用于傅里叶变换 k 的上限 (kmax)
我们还没说 kmin （下限）
仅仅使用默认值 3
在这里
我们可以利用指示
在图中 k = 3 的地方
大约是 3
这里 标记出来
但是现在是2.6，改成 3
再次点击 k 键
现在好了
你可以让同样的数据在能量区间内展示
这个黄圈是 E0，左上角这里
也是定义了 k = 0 的地方
k = 3 的位置离吸收边不远
只是往 E0 后面移了一些
甚至没有翻过吸收最强的区域
这是个很低的能量
试试 k = 0
出于检查的目的，因为确实看起来太近了
k = 0
k = 3
这好像看起来是能量 E0 + 3 而不是 k = 3 的地方
看起来是个错误
再来一次
改回到能量区间
上限 300 eV
找下 k = 3
这儿呢
这是 k 空间开始的地方
在吸收边之上，但是在这个剧烈震荡的区间
所以在 k 空间
就是这个向下的震荡
在能量区间就在这里
背景扣除麻烦的地方在于背景改变得很快
在经过吸收边附近
通常来说
你希望傅里叶变换要从比较平的曲线开始
这里的震荡不太容易受背景选择的影响
尤其是在一开始想要搞清楚哪里是好的或是坏的信号
想看到容易受背景方程影响的程度一个简单方法是
就是改变 E0 值，也是 k = 0
也是背景开始的地方
我会复制数据成三份
把所有参数设成一样
傅里叶变换参数
这些参数也是
现在来改变 E0 的数值
大概改变 0.5 eV
点击 E 键
看到 E0 想高能方向移动了一点
背景方程也有点改变
再来一次
向高能移动 2 eV
6552 eV
点击 E 键
我没看到有明显的改变
现在同时展示三组 k 空间数据
可以看到在 k 值低的区域有点不同
背景移除方程和 χ(k) 数据
之所以看起来（差别）没那么明显
因为我们用的是 k 的二次方权重
如果用 k 的一次方权重
可以看到这个差异更加明显
在我看来
肯定不想在一开始处理数据的时候使用这部分
因为它改变得很明显
那还是可能把 kmin 改到 2.5
我们来把 E0 调整的更多一些来看到更明显的差异
现在这个差异不明显
把这个改回来
把这个改成 6552 eV
把这个改成 6554 eV
点击 k 键
这下就可以直观地看到在 k 值低的区间差异了
这也是背景方程差异比较大的地方
点击 E 键观察背景方程是什么样子
可以看到这里更窄了
那个就像这样
那么 kmin = 2.5 算是个不错的选择
展示所有的数据
设置三组数据的 k 都从 2.5 到 10
点击 R 键
傅里叶变换后的强度
可以看到这里出于 E0 不同，有点偏移
但总的来说峰形接近
是个不错的开端
查看实部谱图
主要还是由不同 E0 带来的偏移
这里有点强度的差异
我好奇的一点是
这组数据中有什么样的邻近原子
我猜测有氧原子还有质量更大的邻近原子
我们可以再对比一下
设置所有参数对这三组数据一样
在 R 空间中它们都一样了
我们现在要以 k 不同的权重来对比谱图
留意这些峰的高度
选择 k 的二次方权重
k 的三次方权重
峰的相对高度几乎没有改变
我没有看到在 k 的三次方权重下有任何一个峰的高度更突出
选回 k 的二次方权重
为了更好的对比
可以把三个不同权重的图放在一起
再缩放到第一个峰高度一样
开整
利用 kw （独立 k 权重）来展示 R 空间的图像
这里我们使用任意 k 权重右边的方框，填 1
下一组数据这里改成 2
同理，最后个改成 3
点击紫色 R 键
需要点来点去下……
好了
不同 k 权重的图放在了一起
由于三者强度差距太大，几乎没法比较
对最矮的那个数据乘以 30
诶点错了
对第一组数据乘以 30
第二组数据乘以 5
再点击紫色 R 键
看起来接近了一些
看起来第一组数据乘多了
改成 25
点击 R 键
改成 20
现在差不多了
可以看到这三个峰的强度在不同 k 权重情况下相当接近
那说明这三个峰所包含的邻近原子很可能是与第一壳层的邻近原子是一个类型
如果说两个原子不一样，比如氧原子
第二层是锰原子
会看到第二壳层的峰强度变强
这是因为锰原子在 k 值高的区域震荡更强烈
所以这部分的信号会被锰原子主宰
散射更多
这个数据说明是有氧原子在不同的壳层，并且分得开
数据中可以看到拍频的现象
而不是一层氧原子和另一层金属原子
这就是部分的 Athena 预数据处理
感谢收听！