本發(fā)明涉及一種核能領(lǐng)域，尤其涉及一種仿核信號發(fā)生器。

背景技術(shù)：

核衰變過程在時(shí)間上是隨機(jī)發(fā)生的，衰變過程釋放射線(能量)也是隨機(jī)的，但對其發(fā)生的時(shí)間間隔及能量值作統(tǒng)計(jì)分析，可得知核衰變過程有著以下特性：在發(fā)生核衰變的時(shí)間間隔上近似服從指數(shù)分布；核衰變過程對外釋放的能量(即能譜)近似服從高斯分布。

基于核衰變過程存在以上特性，傳統(tǒng)方式的仿核信號發(fā)生器是以服從不同分布的隨機(jī)數(shù)來模擬核信號特征，即以服從指數(shù)分布隨機(jī)數(shù)模擬核信號在時(shí)間間隔統(tǒng)計(jì)特性；以高斯分布隨機(jī)數(shù)模擬核信號在幅度上的統(tǒng)計(jì)特性。但僅以服從高斯分布的隨機(jī)數(shù)來模擬核信號在幅度上的統(tǒng)計(jì)特性是不確切的，模擬得到的高期分布曲線與實(shí)際能譜曲線存在著較大的誤差，不能準(zhǔn)確地反映核信號特性；與此同時(shí)，各核素的能譜統(tǒng)計(jì)特性不盡相同，因此對不同種類核素的幅度特性模擬則需要產(chǎn)生不同參數(shù)的高斯分布隨機(jī)數(shù)與之匹配，這是不實(shí)際的，在際操作過程中難以實(shí)現(xiàn)。

鑒于傳統(tǒng)意義上的仿核信號發(fā)生器存在的種種弊端，本文提出一種全新方法用以解決以上問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種仿核信號發(fā)生器及其工作方法，以實(shí)現(xiàn)對核能譜線進(jìn)行仿真，降低仿真誤差。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種仿核信號發(fā)生器，包括：用于獲取實(shí)際核能譜曲線圖的能譜曲線數(shù)據(jù)采集單元，與能譜曲線數(shù)據(jù)采集單元相 連的隨機(jī)數(shù)發(fā)生單元；所述隨機(jī)數(shù)發(fā)生單元適于將模擬能譜曲線數(shù)據(jù)發(fā)送至探測器。

進(jìn)一步，所述能譜曲線數(shù)據(jù)采集單元包括：攝像頭、與該攝像頭相連的圖像處理模塊，所述圖像處理模塊通過顯示控制器與顯示模塊相連，以通過顯示模塊顯示攝像頭拍攝的實(shí)際核能譜曲線圖的圖像，且將該圖像通過譜線繪制模塊采集能譜曲線上的數(shù)據(jù)點(diǎn)至曲線數(shù)據(jù)處理模塊；所述曲線數(shù)據(jù)處理模塊適于根據(jù)顯示的實(shí)際能譜曲線圖臨摹該核能譜曲線的各關(guān)鍵點(diǎn)獲得能譜曲線數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)存儲控制模塊發(fā)送至存儲模塊以建立能譜曲線數(shù)據(jù)庫。

進(jìn)一步，所述能譜曲線數(shù)據(jù)采集單元還包括：與存儲模塊相連的圖像保存工具，且通過所述圖像保存工具將由圖像保存工具獲得的實(shí)際核能各譜曲線圖的圖像進(jìn)行保存；所述存儲模塊還與圖像處理模塊相連，即通過所述圖像處理模塊將由圖像保存工具獲得的實(shí)際核能各譜曲線圖的圖像經(jīng)濾波、降噪預(yù)處理、曲線識別、曲線特征提取，以及進(jìn)行插值處理以完善及修復(fù)缺失能譜曲線的各點(diǎn)數(shù)據(jù)，以建立能譜曲線數(shù)據(jù)庫。

進(jìn)一步，所述隨機(jī)數(shù)發(fā)生單元與曲線數(shù)據(jù)處理模塊相連，且所述隨機(jī)數(shù)發(fā)生單元包括：核信號時(shí)間統(tǒng)計(jì)特性模擬模塊和核信號幅度統(tǒng)計(jì)特性模擬模塊，其中所述核信號時(shí)間統(tǒng)計(jì)特性模擬模塊適于通過服從指數(shù)分布的隨機(jī)數(shù)實(shí)現(xiàn)核信號時(shí)間統(tǒng)計(jì)特性模擬，所述指數(shù)分布的隨機(jī)數(shù)由(0，1]均勻分布的隨機(jī)數(shù)通過反函數(shù)法變換得到，且(0，1]均勻分布隨機(jī)數(shù)適于通過線性同余法求得；所述核信號幅度統(tǒng)計(jì)特性模擬模塊適于通過對實(shí)際核能譜曲線識別并數(shù)字化得到各能級幅值及計(jì)數(shù)率，再通過蒙特卡羅方法直接抽樣并輸出所述隨機(jī)數(shù)以模擬核衰變過程的隨機(jī)性，再對所述隨機(jī)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理得到所述模擬能譜曲線。

進(jìn)一步，所述仿核信號發(fā)生器還包括：背景噪聲發(fā)生模塊和多道分析單元； 所述隨機(jī)數(shù)發(fā)生單元、背景噪聲發(fā)生模塊的輸出端分別與信號疊加模塊的兩輸入端相連，且通過所述信號疊加模塊將模擬能譜曲線數(shù)據(jù)疊加噪聲后發(fā)送至探測器；所述多道分析單元適于通過對由核探測器得到的核脈沖的統(tǒng)計(jì)與分析，從而得到真實(shí)的核信號的能譜圖，以及對仿核信號發(fā)生器得到的模擬能譜曲線數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)定和校準(zhǔn)。

進(jìn)一步，所述仿核信號發(fā)生器還包括：反饋與反演電路單元，該反饋與反演電路單元連接信號疊加模塊的輸出端，且將反饋數(shù)據(jù)經(jīng)反演后傳送至隨機(jī)數(shù)發(fā)生單元。

又一方面，在上述仿核信號發(fā)生器的基礎(chǔ)上，本發(fā)明還提供了仿核信號發(fā)生器的工作方法。

所述仿核信號發(fā)生器的工作方法包括如下步驟：

步驟S1，通過能譜曲線數(shù)據(jù)采集單元獲取實(shí)際核能譜曲線圖；以及步驟S2，通過隨機(jī)數(shù)發(fā)生單元對實(shí)際核能譜曲線圖進(jìn)行處理以獲得模擬能譜曲線。

進(jìn)一步，所述工作方法還包括：步驟S3，通過多道分析單元反演比較模擬能譜曲線與實(shí)際能譜曲線，以獲得模擬能譜曲線與實(shí)際能譜曲線之間的誤差。

進(jìn)一步，步驟S2中通過隨機(jī)數(shù)發(fā)生單元對實(shí)際核能譜曲線圖進(jìn)行處理以獲得模擬能譜曲線的方法包括：步驟S21，對實(shí)際核能譜曲線圖進(jìn)行曲線識別并將能譜曲線數(shù)值化，以得到能譜曲線各點(diǎn)的數(shù)值；步驟S22，通過蒙特卡羅方法隨機(jī)直接抽樣這一組數(shù)值得到關(guān)于各核能級的隨機(jī)數(shù)，以模擬核衰變過程的隨機(jī)性；步驟S23，對所述隨機(jī)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理得到所述模擬能譜曲線；其中，所述步驟S21中對實(shí)際核能譜曲線圖進(jìn)行曲線識別并將能譜曲線數(shù)值化以得到能譜曲線各點(diǎn)的數(shù)值的方法包括：將各實(shí)際核能譜曲線圖的圖像經(jīng)濾波去噪處理后再將實(shí)際能譜曲線圖進(jìn)行顯示，并根據(jù)顯示的實(shí)際能譜曲線圖臨摹該核能譜曲 線的各關(guān)鍵點(diǎn)獲得能譜曲線數(shù)據(jù)，以建立能譜曲線數(shù)據(jù)庫；或?qū)?shí)際核能各譜曲線圖的圖像經(jīng)濾波、降噪預(yù)處理、曲線識別、曲線特征提取，以及進(jìn)行插值處理以完善及修復(fù)缺失能譜曲線的各點(diǎn)數(shù)據(jù)，以建立能譜曲線數(shù)據(jù)庫。

進(jìn)一步，步驟S22中通過蒙特卡羅方法隨機(jī)直接抽樣這一組數(shù)值得到關(guān)于各核能級的隨機(jī)數(shù)以模擬核衰變過程的隨機(jī)性的方法包括：核信號時(shí)間統(tǒng)計(jì)特性模擬；以及核信號幅度統(tǒng)計(jì)特性模擬；所述核信號時(shí)間統(tǒng)計(jì)特性模擬的方法包括：通過服從指數(shù)分布的隨機(jī)數(shù)實(shí)現(xiàn)核信號時(shí)間統(tǒng)計(jì)特性模擬，其中指數(shù)分布的隨機(jī)數(shù)由(0，1]均勻分布的隨機(jī)數(shù)通過反函數(shù)法變換得到，且(0，1]均勻分布隨機(jī)數(shù)適于通過線性同余法求得；

所述核信號幅度統(tǒng)計(jì)特性模擬的方法包括：通過對實(shí)際核能譜曲線識別并數(shù)字化得到各能級幅值及計(jì)數(shù)率，再通過蒙特卡羅方法直接抽樣并輸出所述隨機(jī)數(shù)；

其中對實(shí)際核能譜曲線的識別并數(shù)字化的過程包括：步驟S221，對實(shí)際能譜曲線圖進(jìn)行濾波、降噪；步驟S222，通過最大類間分割法求出閾值，并將能譜曲線圖進(jìn)行二值化處理，再由像素點(diǎn)掃描法提取出能譜曲線上各點(diǎn)的數(shù)值即坐標(biāo)；步驟S223，對能譜曲線進(jìn)行修補(bǔ)及數(shù)值化；

所述通過蒙特卡羅方法直接抽樣并輸出所述隨機(jī)數(shù)的方法，即通過蒙特卡羅方法直接抽樣能譜曲線及曲線上的各點(diǎn)數(shù)值，以獲得一系列隨機(jī)數(shù)，從而以模擬核衰變過程的隨機(jī)性；

所述步驟S221中對實(shí)際能譜曲線圖進(jìn)行濾波的方法，即對實(shí)際能譜曲線圖進(jìn)行維納濾波處理，以濾除能譜曲線圖中的高斯噪聲；所述步驟S223中對能譜曲線進(jìn)行修補(bǔ)及數(shù)值化包括：通過三次樣條插值法來填補(bǔ)在能譜曲線特征提取的過程中缺失的數(shù)據(jù)點(diǎn)，并通過坐標(biāo)的比例擴(kuò)伸以獲得能譜曲線圖上各點(diǎn)的數(shù) 值。

本發(fā)明的有益效果是，本發(fā)明的仿核信號發(fā)生器及其工作方法通過對實(shí)際核能譜曲線圖進(jìn)行曲線識別并將能譜曲線數(shù)值化，從而得到能譜曲線各點(diǎn)的數(shù)值(即核能譜的能級和各能級的計(jì)數(shù)率)，再通過蒙特卡羅方法隨機(jī)直接抽樣這一組數(shù)值以得到關(guān)于各核能級的隨機(jī)數(shù)，從而模擬核衰變過程的隨機(jī)性，最終再對所述隨機(jī)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理得到模擬能譜曲線，通過反演對比模擬能譜曲線與實(shí)際能譜曲線以確定仿核信號發(fā)生器的可靠性與精確性。

附圖說明

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)一步說明。

圖1是本發(fā)明的仿核信號發(fā)生器的原理框圖；

圖2是本發(fā)明的仿核信號發(fā)生器的原理框圖；

圖3是本發(fā)明的仿核信號發(fā)生器流程圖；

圖4是本發(fā)明的所述步驟S2中對實(shí)際核能譜曲線圖進(jìn)行處理以獲得模擬能譜曲線的方法流程圖；

圖5是本發(fā)明所涉及的生成n＝10000個(gè)(0,1)均勻分布隨機(jī)數(shù)分布圖；

圖6是本發(fā)明的指數(shù)分布隨機(jī)數(shù)分布圖；

圖7是本發(fā)明的對以上指數(shù)分布隨機(jī)數(shù)取值范圍均勻劃分1000個(gè)組矩并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的統(tǒng)計(jì)圖；

圖8是本發(fā)明的提取到的能譜曲線特征圖；

圖9是本發(fā)明的能譜曲線初步模擬效果圖；

圖10是本發(fā)明的三次樣條插值后的效果圖；

圖11是本發(fā)明的最終得到該能譜曲線模擬效果圖；

圖12示出了模擬核信號隨機(jī)發(fā)生過程的效果圖；

圖13示出了采用蒙特卡羅方法直接抽樣最終效果圖。

具體實(shí)施方式

現(xiàn)在結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。這些附圖均為簡化的示意圖，僅以示意方式說明本發(fā)明的基本結(jié)構(gòu)，因此其僅顯示與本發(fā)明有關(guān)的構(gòu)成。

如圖1所示，本發(fā)明的仿核信號發(fā)生器通過對實(shí)際核能譜曲線圖進(jìn)行曲線識別并將能譜曲線數(shù)值化，從而得到能譜曲線各點(diǎn)的數(shù)值(即核能譜的能級和各能級的計(jì)數(shù)率)，再通過蒙特卡羅方法隨機(jī)直接抽樣這一組數(shù)值以得到關(guān)于各核能級的隨機(jī)數(shù)，從而模擬核衰變過程的隨機(jī)性，最終再對所述隨機(jī)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理得到模擬能譜曲線，通過反演對比模擬能譜曲線與實(shí)際能譜曲線以確定仿核信號發(fā)生器的可靠性與精確性。

本發(fā)明的具體實(shí)施方式如以下實(shí)施例1和實(shí)施例2所示。

實(shí)施例1

如圖2所示，本發(fā)明提供了一種仿核信號發(fā)生器，包括：用于獲取實(shí)際核能譜曲線圖的能譜曲線數(shù)據(jù)采集單元，與能譜曲線數(shù)據(jù)采集單元相連的隨機(jī)數(shù)發(fā)生單元；所述隨機(jī)數(shù)發(fā)生單元適于將模擬能譜曲線數(shù)據(jù)發(fā)送至探測器。

其中，所述能譜曲線數(shù)據(jù)采集單元包括：攝像頭、與該攝像頭相連的圖像處理模塊、所述圖像處理模塊通過顯示控制器與顯示模塊相連，以通過顯示模塊(TFT顯示)顯示攝像頭拍攝的實(shí)際核能各譜曲線圖的圖像，且將該圖像通過譜線繪制模塊采集能譜曲線上的數(shù)據(jù)點(diǎn)至曲線數(shù)據(jù)處理模塊；所述曲線數(shù)據(jù)處理模塊適于根據(jù)顯示的實(shí)際能譜曲線圖臨摹該核能譜曲線的各關(guān)鍵點(diǎn)獲得能譜曲線數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)存儲控制模塊發(fā)送至存儲模塊以建立能譜曲線數(shù)據(jù)庫。

以及所述能譜曲線數(shù)據(jù)采集單元還包括：與存儲模塊相連的圖像保存工具，且通過所述圖像保存工具將由圖像保存工具獲得的實(shí)際核能各譜曲線圖的圖像 進(jìn)行保存；所述存儲模塊還與圖像處理模塊相連，即通過所述圖像處理模塊將由圖像保存工具獲得的實(shí)際核能各譜曲線圖的圖像經(jīng)濾波、降噪預(yù)處理、曲線識別、曲線特征提取，以及進(jìn)行插值處理以完善及修復(fù)缺失能譜曲線的各點(diǎn)數(shù)據(jù)，以建立能譜曲線數(shù)據(jù)庫。其中圖像保存工具例如但不限于手機(jī)或者PC機(jī)的圖像截取工具。

所述隨機(jī)數(shù)發(fā)生單元與曲線數(shù)據(jù)處理模塊相連，所述隨機(jī)數(shù)發(fā)生單元包括：核信號時(shí)間統(tǒng)計(jì)特性模擬模塊和核信號幅度統(tǒng)計(jì)特性模擬模塊，其中所述核信號時(shí)間統(tǒng)計(jì)特性模擬模塊適于通過服從指數(shù)分布的隨機(jī)數(shù)實(shí)現(xiàn)核信號時(shí)間統(tǒng)計(jì)特性模擬，所述指數(shù)分布的隨機(jī)數(shù)由(0，1]均勻分布的隨機(jī)數(shù)通過反函數(shù)法變換得到，且(0，1]均勻分布隨機(jī)數(shù)適于通過線性同余法求得；所述核信號幅度統(tǒng)計(jì)特性模擬模塊適于通過對實(shí)際核能譜曲線識別并數(shù)字化得到各能級幅值及計(jì)數(shù)率，再通過蒙特卡羅方法直接抽樣并輸出所述隨機(jī)數(shù)以模擬核衰變過程的隨機(jī)性，再對所述隨機(jī)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理得到所述模擬能譜曲線。

通過核信號時(shí)間統(tǒng)計(jì)特性模擬模塊和核信號幅度統(tǒng)計(jì)特性模擬模塊滿足了實(shí)際核衰變過程在時(shí)間時(shí)隔和幅度上的統(tǒng)計(jì)特性。

關(guān)于隨機(jī)數(shù)發(fā)生單元的具體實(shí)施過程，將在實(shí)施例2中進(jìn)行詳細(xì)說明。

可選的，所述核信號時(shí)間統(tǒng)計(jì)特性模擬模塊和核信號幅度統(tǒng)計(jì)特性模擬模塊還與第一DAC數(shù)據(jù)及控制模塊相連，所述第一DAC數(shù)據(jù)及控制模塊適于通過相應(yīng)的數(shù)模裝換電路將模擬能譜曲線數(shù)據(jù)發(fā)送至探測器。

進(jìn)一步，所述仿核信號發(fā)生器還包括：背景噪聲發(fā)生模塊和多道分析單元；所述隨機(jī)數(shù)發(fā)生單元、背景噪聲發(fā)生模塊的輸出端分別與信號疊加模塊的兩輸入端相連，且通過所述信號疊加模塊將疊加噪聲后的模擬能譜曲線數(shù)據(jù)發(fā)送至探測器；具體的，背景噪聲發(fā)生模塊與第二DAC數(shù)據(jù)及控制模塊，所述背景噪 聲發(fā)生器通過第二DAC數(shù)據(jù)及控制模塊、相應(yīng)的數(shù)模轉(zhuǎn)換電路與信號疊加模塊相連。

第一、第二DAC數(shù)據(jù)及控制模塊的作用是用于數(shù)字量傳輸及對后續(xù)的數(shù)模轉(zhuǎn)換電路進(jìn)行控制。

所述多道分析單元適于通過對由核探測器得到的核脈沖的統(tǒng)計(jì)與分析，從而得到真實(shí)的核信號的能譜圖，以及對仿核信號發(fā)生器得到的模擬能譜曲線數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)定和校準(zhǔn)。

作為多道分析單元的一種可選的實(shí)施方式，多道分析單元包括：與探測器相連的前置放大器，所述前置放大器的輸出端分別與ADC轉(zhuǎn)換器、采樣及保持電路、能級檢測電路的各輸入端相連，所述ADC轉(zhuǎn)換器的輸出端通過ADC數(shù)據(jù)及控制模塊與數(shù)據(jù)分析及譜線數(shù)據(jù)處理模塊相連，該數(shù)據(jù)分析及譜線數(shù)據(jù)處理模塊的兩路輸出端分別與隨機(jī)數(shù)發(fā)生單元、顯示控制器相連，以及通過顯示控制器與數(shù)據(jù)存儲控制模塊相連。所述能級檢測電路的輸出端與峰值檢測及控制模塊的輸入端相連，所述峰值檢測及控制模塊的兩路控制輸出端分別與采樣及保持電路的控制輸入端和ADC數(shù)據(jù)及控制模塊的控制輸入端相連。

ADC數(shù)據(jù)及控制模塊的作用是用于模擬量傳輸及對模數(shù)轉(zhuǎn)換電路進(jìn)行控制。

所述背景噪聲發(fā)生模塊適于將核信號與高斯噪聲的疊加，以達(dá)到模擬真實(shí)核信號的目的，最終再由探核器捕獲再經(jīng)多道分析單元分析以驗(yàn)證系統(tǒng)的可靠性。

背景噪聲發(fā)生模塊產(chǎn)生噪聲的具體算法如下：

設(shè)(X，Y)是一組相互獨(dú)立且服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量，那么可知其二維聯(lián)合密度函數(shù)表達(dá)式為：

由極坐標(biāo)變換公式可得：x＝Rcos(θ)，y＝Rsin(θ)，其中0≤R≤r，0≤θ≤2π，則有dxdy＝RdRdθ，因此可計(jì)算R的分布函數(shù)為：

那么可求得

由此計(jì)算F^-1_R(X)得到

即

若隨機(jī)數(shù)X服從(0，1)均勻分布，那么1-X也同樣服從均勻分布，因此可作如下替換

其中U、V為任意(0，1)均勻分布隨機(jī)數(shù)。

同理有

從而，由兩個(gè)均勻分布隨機(jī)數(shù)U、V可由式(5)或式(6)變換得到高斯分布隨機(jī)數(shù)。對于不同參數(shù)正態(tài)分布可以由標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布通過變換求得。

若X～N(0，1)，那么

σX+ε～N(ε，σ²) (7)

并且，所述仿核信號發(fā)生器還包括：反饋與反演電路單元，該反饋與反演電路單元連接信號疊加模塊的輸出端，且將反饋數(shù)據(jù)經(jīng)反演后傳送至隨機(jī)數(shù)發(fā)生單元。

可選的，反饋與反演電路單元包括：與信號疊加模塊的輸出端相連的增益模塊、與該增益模塊相連的ADC模塊、該ADC模塊通過反饋及校準(zhǔn)模塊將數(shù)據(jù)反演后傳送至隨機(jī)數(shù)發(fā)生單元。

具體實(shí)現(xiàn)過程包括：

通過反饋電路將核信號與噪聲信號的疊加信號增益G＝1倍，分別將疊加信號經(jīng)A/D轉(zhuǎn)換輸出至隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生系統(tǒng)并重新抽樣得到D_feedback與傳輸至多道分析器后得到D_input。通過對比兩種方式得到的能譜曲線數(shù)據(jù)可以得到誤差系數(shù)k：

k＝D_input/D_feedback (8)

當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，最終輸出信號實(shí)際值為：

D_output＝k*D_initial (9)

并且，所述增益模塊的輸出端還通過一模擬控制開關(guān)連通至前置放大器的輸入端，且適于將反饋信號引入至多道分析單元，所述模擬控制開關(guān)負(fù)責(zé)接通或斷開反饋信號，可以通過高低電平實(shí)現(xiàn)。

實(shí)施例2

如圖3所示，在實(shí)施例1基礎(chǔ)上，本發(fā)明還提供了一種仿核信號發(fā)生器的工作方法，包括如下步驟：

步驟S1，通過能譜曲線數(shù)據(jù)采集單元獲取實(shí)際核能譜曲線圖；以及

步驟S2，通過隨機(jī)數(shù)發(fā)生單元對實(shí)際核能譜曲線圖進(jìn)行處理以獲得模擬能 譜曲線。

可選的，所述仿核信號發(fā)生器還包括：

步驟S3，通過多道分析單元反演比較模擬能譜曲線與實(shí)際能譜曲線，以獲得模擬能譜曲線與實(shí)際能譜曲線之間的誤差。

進(jìn)一步，如圖4所示，所述步驟S2中通過隨機(jī)數(shù)發(fā)生單元對實(shí)際核能譜曲線圖進(jìn)行處理以獲得模擬能譜曲線的方法包括：

步驟S21，對實(shí)際核能譜曲線圖進(jìn)行曲線識別并將能譜曲線數(shù)值化，以得到能譜曲線各點(diǎn)的數(shù)值；步驟S22，通過蒙特卡羅方法隨機(jī)直接抽樣這一組數(shù)值得到關(guān)于各核能級的隨機(jī)數(shù)，以模擬核衰變過程的隨機(jī)性；以及步驟S23，對所述隨機(jī)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理得到所述模擬能譜曲線。

具體的，所述步驟S21中對實(shí)際核能譜曲線圖進(jìn)行曲線識別并將能譜曲線數(shù)值化以得到能譜曲線各點(diǎn)的數(shù)值的方法包括：

將實(shí)際核能各譜曲線圖的圖像經(jīng)濾波去噪處理后再將實(shí)際能譜曲線圖進(jìn)行顯示，并根據(jù)顯示的實(shí)際能譜曲線圖臨摹該核能譜曲線的各關(guān)鍵點(diǎn)獲得能譜曲線數(shù)據(jù)，以建立能譜曲線數(shù)據(jù)庫；或?qū)?shí)際核能各譜曲線圖的圖像經(jīng)濾波、降噪預(yù)處理、曲線識別、曲線特征提取，以及進(jìn)行插值處理以完善及修復(fù)缺失能譜曲線的各點(diǎn)數(shù)據(jù)，以建立能譜曲線數(shù)據(jù)庫。

其中，所述步驟S22中通過蒙特卡羅方法隨機(jī)直接抽樣這一組數(shù)值得到關(guān)于各核能級的隨機(jī)數(shù)以模擬核衰變過程的隨機(jī)性的方法包括：核信號時(shí)間統(tǒng)計(jì)特性模擬和核信號幅度統(tǒng)計(jì)特性模擬。

所述核信號時(shí)間統(tǒng)計(jì)特性模擬的方法包括：通過服從指數(shù)分布的隨機(jī)數(shù)實(shí)現(xiàn)核信號時(shí)間統(tǒng)計(jì)特性模擬，其中指數(shù)分布的隨機(jī)數(shù)由(0，1]均勻分布的隨機(jī)數(shù)通過反函數(shù)法變換得到，且(0，1]均勻分布隨機(jī)數(shù)適于通過線性同余法求得。

具體的，通過線性同余法求得(0，1]均勻分布隨機(jī)數(shù)的方法如下：

線性同余法的遞推公式如下：

x_i+1≡λx_i+c(mod M) (10)

其中λ、c為常數(shù)。選取的初始x₁稱為種子，對隨機(jī)數(shù)的生成質(zhì)量有一定影響，其值分別在1～2¹⁶＝65535之間選取。為了便于在計(jì)算機(jī)上使用，通常取

M＝2^S，其中S為計(jì)算機(jī)中二進(jìn)制的最大可能有效位數(shù)。

圖5是取10000個(gè)(0，1]隨機(jī)數(shù)分布情況

指數(shù)分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生方法，即指數(shù)分布隨機(jī)數(shù)可由反函數(shù)法實(shí)現(xiàn)，具體過程如下：

設(shè)隨機(jī)變量X的分布函數(shù)服從指數(shù)分布：

F(x)＝1-e^-ax，x≥0 (12)

其中，a是一個(gè)時(shí)間常數(shù)，e是自然底數(shù)。

由上式可以，F(xiàn)(x)∈[0，1)，且在定義域內(nèi)單調(diào)遞減，因此函數(shù)F(x)在0～+∞必有反函數(shù)，求其反函數(shù)：

由于0＜1-F(x)≤1，因此上式可以簡化為

由式(14)可得知由符合(0，1]均勻分布的隨機(jī)數(shù)抽樣得到服從指數(shù)分布隨機(jī)數(shù)x。

取由以上單位均分布隨機(jī)數(shù)通過反函數(shù)法產(chǎn)生的指數(shù)分布隨機(jī)數(shù)分布圖如圖6。對以上指數(shù)分布隨機(jī)數(shù)取值范圍均勻劃分1000個(gè)組矩并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，最終統(tǒng)計(jì)圖如圖7所示。

所述核信號幅度統(tǒng)計(jì)特性模擬的方法包括：通過對實(shí)際核能譜曲線識別并數(shù)字化得到各能級幅值及計(jì)數(shù)率，再通過蒙特卡羅方法直接抽樣并輸出所述隨機(jī)數(shù)；其中對實(shí)際核能譜曲線的識別并數(shù)字化的過程包括：

步驟S221，對實(shí)際能譜曲線圖進(jìn)行濾波、降噪；步驟S222，通過最大類間分割法求出閾值，并將能譜曲線圖進(jìn)行二值化處理，再由像素點(diǎn)掃描法提取出能譜曲線上各點(diǎn)的數(shù)值即坐標(biāo)；步驟S223，對能譜曲線進(jìn)行修補(bǔ)及數(shù)值化。

具體的，所述通過蒙特卡羅方法直接抽樣并輸出所述隨機(jī)數(shù)的方法，即通過蒙特卡羅方法直接抽樣能譜曲線及曲線上的各點(diǎn)數(shù)值，以獲得一系列隨機(jī)的隨機(jī)數(shù)，從而以模擬核衰變過程的隨機(jī)性。

所述步驟S221中對實(shí)際能譜曲線圖進(jìn)行濾波的方法，即對實(shí)際能譜曲線圖進(jìn)行維納濾波處理，以濾除能譜曲線圖中的高斯噪聲，從而盡可能的減小噪聲帶來的干擾。

所述核信號幅度統(tǒng)計(jì)特性模擬的方法的具體實(shí)施過程如下：

所述步驟S221中對實(shí)際能譜曲線圖進(jìn)行濾波、降噪的具體實(shí)施步驟如下：

通過維納濾波對實(shí)際能譜曲線圖進(jìn)行濾波、降噪處理，即所述維納濾波器為一種線性濾波器，并且還是一種基于最小均方誤差準(zhǔn)則、對平穩(wěn)過程的最優(yōu)估計(jì)器。

假設(shè)維納濾波器輸入信號為s(t)，疊加噪聲n(t)。輸出信號x(t)通過濾波器g(t)由下面卷積運(yùn)算得到：

x(t)＝g(t)*(s(t)+n(t)) (15)

對于估計(jì)出的信號x(t)，期望等同于s(t)。

其誤差為：e(t)＝s(t+d)-x(t) (16)

方差為：e²(t)＝s²(t+d)-2s(t+d)x(t)+x²(t) (17)

其中s(t+d)是所期望的濾波器輸出。

將x(t)寫成卷積積分，即

即可計(jì)算平方誤差為：

其中R_s是s(t)的自相關(guān)函數(shù)，R_x是x(t)的自相關(guān)函數(shù)，R_xs是x(t)和s(t)的自相關(guān)函數(shù)。維納濾波的最終目的就是求最優(yōu)的g(t)，使得E(e²)最小。

所述步驟S222中通過最大類間分割法求出閾值，并將能譜曲線圖進(jìn)行二值化處理，再由像素點(diǎn)掃描法提取出能譜曲線上各點(diǎn)的數(shù)值即坐標(biāo)；

最大類間方差法的具體算法過程如下：

設(shè)一幅圖像的灰度值為1～m，其中灰度值為i的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)為n_i，N表示圖像像素點(diǎn)總數(shù)，那么灰度值為i出現(xiàn)的概率為：

令灰度值大于閾值k為C₁組，即C₁＝{1～k}，灰度值大于閾值k的則為C₂組，C₂＝{k+1～m}，那么C₁和C₂出現(xiàn)的概率分別為：

計(jì)算得到C₁和C₂的灰度均值為：

其中，那么可得：

μ_r＝ω₁·μ₁+ω₂·μ₂ (25)

由此可計(jì)算兩組間的方差σ²為：σ²(k)＝ω₁(μ₁-μ_r)²+ω₂(μ₂-μ_r)² (26)

將式(25)代入式(26)可得：σ²(k)＝ω₁ω₂(μ₂-μ₁)²

那么最佳閾值T^*＝Arg max{σ²(k)}，0≤k＜m-1 (27)

求得分割閾值T^*＝0.6353。

所述步驟S223中對能譜曲線進(jìn)行修補(bǔ)及數(shù)值化的具體步驟如下：

實(shí)際核能譜曲線圖經(jīng)濾波去噪、二值化后為提取出核能譜曲線上各點(diǎn)的數(shù)值即坐標(biāo)，需提取能譜曲線特征，并將曲線數(shù)值化。具體過程如下：

首先，直線識別，即通過掃描核能譜曲線二值圖的行和列，識別出核能譜圖中的直線；

其次，定點(diǎn)，由識別的直線判斷出能譜曲線所在坐標(biāo)系的橫、縱坐標(biāo)，并定位原點(diǎn)，一般由上至下，從左往右掃描，識別出的第一條直線就為橫、縱坐 標(biāo)；

第三，能譜曲線特征提取。為減少圖像中邊框及坐標(biāo)對曲線的影響，需將邊框?yàn)V除。濾除邊框后再由像素點(diǎn)掃描方法逐行或逐列掃描像素點(diǎn)為0的點(diǎn)(二值圖像中黑色為0，白色為1)。

最后，曲線數(shù)值化。提取出曲線后，通過計(jì)算掃描到的能譜曲線有效點(diǎn)到掃描原點(diǎn)的橫行與縱行距離確定該像素點(diǎn)在圖中的位置，最后通過乘以擴(kuò)大坐標(biāo)的比例因子得到該像素點(diǎn)的坐標(biāo)值。

最終提取能譜曲線特征效果如圖8所示。

以及能譜曲線初步模擬效果如圖9所示。

進(jìn)一步，從圖8和圖9可看到，得到的模擬的能譜曲線圖較之原能譜曲線在某些點(diǎn)的數(shù)據(jù)發(fā)生缺失。為盡可能真實(shí)地反映實(shí)際能譜曲線特性，需要對缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)修復(fù)。

具體的，所述通過三次樣條插值法來填補(bǔ)在能譜曲線特征提取的過程中缺失的數(shù)據(jù)點(diǎn)，并通過坐標(biāo)的比例擴(kuò)伸以獲得能譜曲線圖上各點(diǎn)的數(shù)值，以實(shí)現(xiàn)對缺失的數(shù)據(jù)有效地填補(bǔ)與修復(fù)。

所述三次樣條插值法來填補(bǔ)在能譜曲線特征提取的過程中缺失的數(shù)據(jù)點(diǎn)的具體算法如下：

定義區(qū)間[a，b]上的分段函數(shù)S(x)，若滿足：

①S(x)在每個(gè)子區(qū)間[x_i，x_i+1]上是一個(gè)三次多項(xiàng)式函數(shù)；

②S(x)在整個(gè)區(qū)間[a，b]上有連續(xù)的二階導(dǎo)數(shù)。

則稱S(x)為區(qū)間[a，b]上關(guān)于a＝x₀＜x₁＜…＜x_n＝b的一個(gè)三次樣條函數(shù)。 從而三次樣條插值問題為：給定函數(shù)g(x)的n+1個(gè)節(jié)點(diǎn)x₀，x₁，...，x_n得函數(shù)y₀，y₁，...，y_n，求一個(gè)三次樣條函數(shù)S(x)，使其滿足：

S(x_j)＝y(tǒng)_j，j＝0，1，...，n (28)

其中，函數(shù)S(x)稱為g(x)的三次樣條插值函數(shù)。

如果S(x)是f(x)的三次樣樣條插值函數(shù)，那么必須滿足以下條件：

①插值條件，即

S(x_j)＝y(tǒng)_j，j＝0，1，...，n-1

②連續(xù)性條件，即

③一階導(dǎo)數(shù)連續(xù)條件，即

④二階導(dǎo)數(shù)連續(xù)條件，即

通過三次樣條插值后的效果圖，如圖10所示，由其局部放大圖可以看到，三次樣條插值后的數(shù)據(jù)點(diǎn)較為平滑，較為逼近實(shí)際值。

實(shí)際核能譜曲線模擬效果，即對實(shí)際核能譜曲線圖經(jīng)上述圖像處理后，最終得到該能譜曲線模擬效果圖如圖11所示。

具體的，通過蒙特卡羅方法直接抽樣能譜曲線及曲線上的各點(diǎn)數(shù)值，以獲得一系列隨機(jī)的隨機(jī)數(shù)，從而以模擬核衰變過程的隨機(jī)性。

圖12示出了模擬核信號隨機(jī)發(fā)生過程的效果圖；

圖13示出了采用蒙特卡羅方法直接抽樣最終效果圖(本圖由實(shí)際能譜曲線圖數(shù)值化后得到能級和計(jì)數(shù)率這一數(shù)組后，隨機(jī)抽樣過程并統(tǒng)計(jì)得到的。本圖適于證明由蒙特卡羅抽樣的合理性和準(zhǔn)確性)。

即通過以上數(shù)字圖像處理過程得到了模擬能譜曲線及曲線上各點(diǎn)的數(shù)值(橫坐標(biāo)為道址Channel，縱坐標(biāo)為計(jì)數(shù)率Count)，再以蒙特卡羅方法直接抽樣這一組數(shù)據(jù)就能得到一系列隨機(jī)的能級隨機(jī)數(shù)(能級例如但不限于通過多道分析器量化得到的，所述道址是指核衰變過程釋放的能量經(jīng)多道分析器量化后得到的)，從而以模擬核衰變過程的隨機(jī)性。最后再對所述隨機(jī)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以得到模擬能譜曲線圖，這樣一方面可以驗(yàn)證系統(tǒng)的可靠性與精確性，另一方面也可以反演于多道分析器，用以標(biāo)定多道分析器的精確性。

采用蒙特卡羅方法，對某事件A發(fā)生的概率P(A)＝p(未知),進(jìn)行模擬計(jì)算，具體計(jì)算方法：

(1)進(jìn)行N次重復(fù)獨(dú)立抽樣試驗(yàn)，計(jì)算事件A發(fā)生次數(shù)為n_A。

引入隨機(jī)變量X_i，表示第i次試驗(yàn)中事件A發(fā)生次數(shù)，令

則有

(2)計(jì)算事件A在N次重復(fù)獨(dú)立抽樣試驗(yàn)中的發(fā)生頻率f_N，為

(3)當(dāng)N充分大時(shí)，以概率f_N作為概率P(A)＝p的估計(jì)值為

(4)要求估計(jì)值為概率P(A)＝p的無偏估計(jì)，即

以及直接抽樣，即對核信號在時(shí)間和幅度上的特性是以兩組服從不同分布的隨機(jī)數(shù)來模擬的，而隨機(jī)數(shù)是離散的，不連續(xù)的。對于離散隨機(jī)序列的抽樣，直接抽樣法非常理想的。

離散型分布直接抽樣法具體抽樣過程如下：

設(shè)離散隨機(jī)變量X的取值范圍為X_i(i＝0，1，2，3…)，其概率分布為

P(X＝X_i)＝P_i(i＝0,1,2,3……)。其中P_i≥0，

(1)產(chǎn)生(0，1)區(qū)間上均勻分布的隨機(jī)數(shù)r；

(2)求得正整數(shù)n＝0，1，2...，使得r滿足

(3)抽取離散隨機(jī)變量X的抽樣值為X＝X_n。而當(dāng)0<r≤P₀時(shí)X＝X₀；

(4)重復(fù)步驟(1)、(2)、(3)直到抽取n個(gè)樣本值。

由于產(chǎn)生(0,1)均勻分布的隨機(jī)數(shù)r若在區(qū)間的概率為

即事件出現(xiàn)的概率等同于事件X＝X_n發(fā)生的概率。

又因?yàn)殡S機(jī)數(shù)r服從(0，1)上的均勻分布，其概率密度函數(shù)為

其分布函數(shù)如下：

故產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)r抽中樣本值為X＝x_n的概率為

由此可知，由直接抽樣法抽取到(X＝X_n)的概率等價(jià)于隨機(jī)數(shù)X_n在隨機(jī)數(shù)序列X₁，X₂，...X_n出現(xiàn)的頻率。

對于直接抽樣法可靠性可由以下證明：

設(shè)X為離散型隨機(jī)變量，其概率分布為P_i＝P{X＝X_i}，其中i＝1，2，…。X分別以P_i取得X_i，則事件|X-E(X)|≥ε表示隨機(jī)變量X取得所有滿足不等式|X_i-E(X)|≥ε的可能值X_i，則

∵

∴

∴

由于事件X＝X_i(i＝0，1，2，…N)發(fā)生的概率為p_i(0<p_i<1)，則X≠X_i的概率則為1-p_i，而每次X＝X_i發(fā)生的概率是不變，且每次抽樣結(jié)果同其它各次抽取結(jié)果無關(guān)。因此X＝X_i單個(gè)事件是一次貝努利試驗(yàn)，那么抽樣n次，則為n重伯努利試驗(yàn)。若令事件A(X＝X_i)發(fā)生的次數(shù)為n_A，即n_A～B(n，p)。由于X₁，X₂，…，X_n是n個(gè)相互獨(dú)立且服從參數(shù)為p的0-1分布的隨機(jī)變量，且

有給定任意ε＞0則有

由(4.31)式可推得

而

因此可推得

化簡得

即當(dāng)抽取的次數(shù)n越大，抽樣后事件A出現(xiàn)的次數(shù)與抽樣總數(shù)的頻率比越接近于事件A發(fā)生的概率。

由直接抽樣抽取隨機(jī)數(shù)其誤差為：

令因此

即是p的無偏估計(jì)，

即抽樣n的次數(shù)越大，估計(jì)值越接近理論值p。

以上述依據(jù)本發(fā)明的理想實(shí)施例為啟示，通過上述的說明內(nèi)容，相關(guān)工作人員完全可以在不偏離本項(xiàng)發(fā)明技術(shù)思想的范圍內(nèi)，進(jìn)行多樣的變更以及修改。本項(xiàng)發(fā)明的技術(shù)性范圍并不局限于說明書上的內(nèi)容，必須要根據(jù)權(quán)利要求范圍來確定其技術(shù)性范圍。