本發(fā)明涉及一種核能領域，尤其涉及一種仿核信號發(fā)生系統(tǒng)用處理器、系統(tǒng)及工作方法。

背景技術：

核衰變過程在時間上是隨機發(fā)生的，衰變過程釋放射線(能量)也是隨機的，但對其發(fā)生的時間間隔及能量值作統(tǒng)計分析，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)生系統(tǒng)是以服從不同分布的隨機數(shù)來模擬核信號特征，即以服從指數(shù)分布隨機數(shù)模擬核信號在時間間隔統(tǒng)計特性；以高斯分布隨機數(shù)模擬核信號在幅度上的統(tǒng)計特性。但僅以服從高斯分布的隨機數(shù)來模擬核信號在幅度上的統(tǒng)計特性是不確切的，模擬得到的高期分布曲線與實際能譜曲線存在著較大的誤差，不能準確地反映核信號特性；與此同時，各核素的能譜統(tǒng)計特性不盡相同，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)的高斯分布隨機數(shù)與之匹配，這是不實際的，在際操作過程中難以實現(xiàn)。

鑒于傳統(tǒng)意義上的仿核信號發(fā)生系統(tǒng)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。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種仿核信號發(fā)生系統(tǒng)用處理器，以實現(xiàn)對核能譜線進行仿真。

為了解決上述技術問題，本發(fā)明提供了一種仿核信號發(fā)生系統(tǒng)用處理器， 包括：與能譜曲線圖像數(shù)據(jù)采集單元相連的能譜曲線圖像數(shù)據(jù)獲取單元；所述能譜曲線圖像數(shù)據(jù)獲取單元適于將獲取的實際能譜曲線圖像數(shù)據(jù)發(fā)送至隨機數(shù)發(fā)生單元，且通過隨機數(shù)發(fā)生單元獲得模擬能譜曲線以輸出。

進一步，所述能譜曲線圖像數(shù)據(jù)獲取單元包括：顯示控制器、曲線數(shù)據(jù)處理模塊和數(shù)據(jù)存儲控制模塊；所述能譜曲線圖像數(shù)據(jù)采集單元包括：攝像頭、存儲模塊、顯示模塊、譜線繪制模塊，以及與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)顯示的實際能譜曲線圖臨摹該核能譜曲線的各關鍵點獲得能譜曲線數(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。

進一步，所述曲線數(shù)據(jù)處理模塊與隨機數(shù)發(fā)生單元相連，且所述隨機數(shù)發(fā)生單元包括：核信號時間統(tǒng)計特性模擬模塊和核信號幅度統(tǒng)計特性模擬模塊，其中所述核信號時間統(tǒng)計特性模擬模塊適于通過服從指數(shù)分布的隨機數(shù)實現(xiàn)核信號時間統(tǒng)計特性模擬，所述指數(shù)分布的隨機數(shù)由(0，1]均勻分布的隨機數(shù)通過反函數(shù)法變換得到，且(0，1]均勻分布隨機數(shù)適于通過線性同余法求得；所述核信號幅度統(tǒng)計特性模擬模塊適于通過對實際核能譜曲線識別并數(shù)字化得到各能級幅值及計數(shù)率，再通過蒙特卡羅方法直接抽樣并輸出所述隨機數(shù)以模擬核衰變過程的隨機性，再對所述隨機數(shù)進行統(tǒng)計處理得到所述模擬能譜曲線。

進一步，所述處理器還包括：背景噪聲發(fā)生模塊，該背景噪聲發(fā)生模塊適于輸出用于和模擬能譜曲線相疊加的噪聲信號。

進一步，所述處理器還包括：多道數(shù)據(jù)處理器，該多道數(shù)據(jù)處理器連接用于獲得探測器采集的真實的核能譜線數(shù)據(jù)的多道分析采集單元；所述多道數(shù)據(jù) 處理器包括：ADC數(shù)據(jù)及控制模塊、數(shù)據(jù)分析及譜線數(shù)據(jù)處理模塊和峰值檢測及控制模塊；所述多道分析采集單元包括：與探測器相連的前置放大器，該前置放大器的輸出端分別與采樣及保持電路、能級檢測電路的輸入端相連；所述采樣及保持電路的輸出端通過ADC轉換器；所述ADC數(shù)據(jù)及控制模塊適于接入真實的核能譜線數(shù)據(jù)，且將該數(shù)據(jù)發(fā)送至數(shù)據(jù)分析及譜線數(shù)據(jù)處理模塊；所述峰值檢測及控制模塊適于采集真實的核能譜線數(shù)據(jù)的能級數(shù)據(jù)，并將第一、第二控制信號分別發(fā)送至多道分析采集單元中的采樣及保持電路、ADC數(shù)據(jù)及控制模塊；所述數(shù)據(jù)分析及譜線數(shù)據(jù)處理模塊與隨機數(shù)發(fā)生單元相連，將真實的核信號的能譜圖對模擬能譜曲線數(shù)據(jù)進行標定和校準；

進一步，所述處理器還包括：反饋及校準電路，且通過該反饋及校準電路獲得模擬核能譜線的反饋數(shù)據(jù)，并將該反饋數(shù)據(jù)反演后傳送至隨機數(shù)發(fā)生單元；和/或將反饋信號發(fā)送至前置放大器的輸入端。

又一方面，在上述仿核信號發(fā)生系統(tǒng)的基礎上，本發(fā)明還提供了一種仿核信號發(fā)生系統(tǒng)。

本仿核信號發(fā)生系統(tǒng)包括：所述處理器、與該處理器相連的能譜曲線圖像數(shù)據(jù)采集單元，所述處理器的輸出端通過模擬能譜曲線數(shù)據(jù)輸出單元與探測器相連。

進一步，所述能譜曲線圖像數(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際核能各譜曲線圖的圖像進行保存；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際核能各譜曲線圖的圖像經(jīng)濾波、降噪預處理、曲線識別、曲線特征提取，以及進行插值處理以完善及修復缺失能譜曲線的各點數(shù)據(jù)，以建立能譜曲線數(shù)據(jù)庫。

第三方面，本發(fā)明還提供了一種仿核信號發(fā)生系統(tǒng)用處理器的工作方法，本工作方法包括如下步驟：

步驟S1，獲取實際核能譜曲線圖；

步驟S2，對實際核能譜曲線圖進行處理以獲得模擬能譜曲線；以及

步驟S3，反演比較模擬能譜曲線與實際能譜曲線，以獲得模擬能譜曲線與實際能譜曲線之間的誤差。

進一步，步驟S2中通過對實際核能譜曲線圖進行處理以獲得模擬能譜曲線的方法包括：

步驟S21，對實際核能譜曲線圖進行曲線識別并將能譜曲線數(shù)值化，以得到能譜曲線各點的數(shù)值；步驟S22，通過蒙特卡羅方法隨機直接抽樣這一組數(shù)值得到關于各核能級的隨機數(shù)，以模擬核衰變過程的隨機性；步驟S23，對所述隨機數(shù)進行統(tǒng)計處理得到所述模擬能譜曲線；

其中，所述步驟S21中對實際核能譜曲線圖進行曲線識別并將能譜曲線數(shù)值化以得到能譜曲線各點的數(shù)值的方法包括：將實際核能各譜曲線圖的圖像經(jīng)濾波去噪處理后再將實際能譜曲線圖進行顯示，并根據(jù)顯示的實際能譜曲線圖臨摹該核能譜曲線的各關鍵點獲得能譜曲線數(shù)據(jù)，以建立能譜曲線數(shù)據(jù)庫；或將實際核能各譜曲線圖的圖像經(jīng)濾波、降噪預處理、曲線識別、曲線特征提取，以及進行插值處理以完善及修復缺失能譜曲線的各點數(shù)據(jù)，以建立能譜曲線數(shù)據(jù)庫；

步驟S22中通過蒙特卡羅方法隨機直接抽樣這一組數(shù)值得到關于各核能級的隨機數(shù)以模擬核衰變過程的隨機性的方法包括：核信號時間統(tǒng)計特性模擬；以及核信號幅度統(tǒng)計特性模擬；所述核信號時間統(tǒng)計特性模擬的方法包括：通過服從指數(shù)分布的隨機數(shù)實現(xiàn)核信號時間統(tǒng)計特性模擬，其中指數(shù)分布的隨機 數(shù)由(0，1]均勻分布的隨機數(shù)通過反函數(shù)法變換得到，且(0，1]均勻分布隨機數(shù)適于通過線性同余法求得；所述核信號幅度統(tǒng)計特性模擬的方法包括：通過對實際核能譜曲線識別并數(shù)字化得到各能級幅值及計數(shù)率，再通過蒙特卡羅方法直接抽樣并輸出所述隨機數(shù)；其中對實際核能譜曲線的識別并數(shù)字化的過程包括：步驟S221，對實際能譜曲線圖進行濾波、降噪；步驟S222，通過最大類間分割法求出閾值，并將能譜曲線圖進行二值化處理，再由像素點掃描法提取出能譜曲線上各點的數(shù)值即坐標；步驟S223，對能譜曲線進行修補及數(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數(shù)值，以獲得一系列隨機數(shù)，從而以模擬核衰變過程的隨機性；所述步驟S221中對實際能譜曲線圖進行濾波的方法，即對實際能譜曲線圖進行維納濾波處理，以濾除能譜曲線圖中的高斯噪聲；所述步驟S223中對能譜曲線進行修補及數(shù)值化包括：通過三次樣條插值法來填補在能譜曲線特征提取的過程中缺失的數(shù)據(jù)點，并通過坐標的比例擴伸以獲得能譜曲線圖上各點的數(shù)值。

本發(fā)明的有益效果是，本發(fā)明的仿核信號發(fā)生系統(tǒng)用處理器、系統(tǒng)及工作方法通過對實際核能譜曲線圖進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的數(shù)值(即核能譜的能級和各能級的計數(shù)率)，再通過蒙特卡羅方法隨機直接抽樣這一組數(shù)值以得到關于各核能級的隨機數(shù)，從而模擬核衰變過程的隨機性，最終再對所述隨機數(shù)進行統(tǒng)計處理得到模擬能譜曲線，通過反演對比模擬能譜曲線與實際能譜曲線以確定仿核信號發(fā)生系統(tǒng)的可靠性與精確性。

附圖說明

下面結合附圖和實施例對本發(fā)明進一步說明。

圖1是本發(fā)明的仿核信號發(fā)生系統(tǒng)的原理框圖；

圖2是本發(fā)明的仿核信號發(fā)生系統(tǒng)的原理框圖；

圖3是本發(fā)明的仿核信號發(fā)生系統(tǒng)流程圖；

圖4是本發(fā)明的所述步驟S2中對實際核能譜曲線圖進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(0,1)均勻分布隨機數(shù)分布圖；

圖6是本發(fā)明的指數(shù)分布隨機數(shù)分布圖；

圖7是本發(fā)明的對以上指數(shù)分布隨機數(shù)取值范圍均勻劃分1000個組矩并進行統(tǒng)計的統(tǒng)計圖；

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。

具體實施方式

現(xiàn)在結合附圖對本發(fā)明作進一步詳細的說明。這些附圖均為簡化的示意圖，僅以示意方式說明本發(fā)明的基本結構，因此其僅顯示與本發(fā)明有關的構成。

如圖1所示，本發(fā)明的仿核信號發(fā)生系統(tǒng)用處理器通過對實際核能譜曲線圖進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的數(shù)值(即核能譜的能級和各能級的計數(shù)率)，再通過蒙特卡羅方法隨機直接抽樣這一組數(shù)值以得到關于各核能級的隨機數(shù)，從而模擬核衰變過程的隨機性，最終再對所述隨機數(shù)進行統(tǒng)計處理得到模擬能譜曲線，通過反演對比模擬能譜曲線與實際能譜曲線以確定仿核信號發(fā)生系統(tǒng)的可靠性與精確性。

本發(fā)明的具體實施方式如以下實施例1和實施例2所示。

實施例1

如圖2所示，本發(fā)明提供了一種仿核信號發(fā)生系統(tǒng)用處理器，包括：與能譜曲線圖像數(shù)據(jù)采集單元相連的能譜曲線圖像數(shù)據(jù)獲取單元；所述能譜曲線圖像數(shù)據(jù)獲取單元適于將獲取的實際能譜曲線圖像數(shù)據(jù)發(fā)送至隨機數(shù)發(fā)生單元，且通過隨機數(shù)發(fā)生單元獲得模擬能譜曲線以輸出。

具體的，所述處理器的輸出端通過模擬能譜曲線輸出單元與探測器相連。

所述能譜曲線圖像數(shù)據(jù)獲取單元包括：顯示控制器、曲線數(shù)據(jù)處理模塊和數(shù)據(jù)存儲控制模塊；所述能譜曲線圖像數(shù)據(jù)采集單元包括：攝像頭、存儲模塊、顯示模塊、譜線繪制模塊，以及與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)顯示的實際能譜曲線圖臨摹該核能譜曲線的各關鍵點獲得能譜曲線數(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。

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

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

關于隨機數(shù)發(fā)生單元的具體實施過程，將在實施例2中進行詳細說明。

可選的，所述核信號時間統(tǒng)計特性模擬模塊和核信號幅度統(tǒng)計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。

所述處理器還包括：背景噪聲發(fā)生模塊，該背景噪聲發(fā)生模塊適于輸出用于和模擬能譜曲線相疊加的噪聲信號。

所述處理器還包括：多道數(shù)據(jù)處理器，該多道數(shù)據(jù)處理器連接用于獲得探測器采集的真實的核能譜線數(shù)據(jù)的多道分析采集單元；所述多道數(shù)據(jù)處理器包括：ADC數(shù)據(jù)及控制模塊、數(shù)據(jù)分析及譜線數(shù)據(jù)處理模塊和峰值檢測及控制模塊；所述多道分析采集單元包括：與探測器相連的前置放大器，該前置放大器的輸出端分別與采樣及保持電路、能級檢測電路的輸入端相連；所述采樣及保持電路的輸出端通過ADC轉換器；所述ADC數(shù)據(jù)及控制模塊適于接入真實的核能譜線數(shù)據(jù)，且將該數(shù)據(jù)發(fā)送至數(shù)據(jù)分析及譜線數(shù)據(jù)處理模塊；所述峰值檢測及控制模塊適于采集真實的核能譜線數(shù)據(jù)的能級數(shù)據(jù)，并將第一、第二控制信號分別發(fā)送至多道分析采集單元中的采樣及保持電路、ADC數(shù)據(jù)及控制模塊；所述數(shù)據(jù)分析及譜線數(shù)據(jù)處理模塊與隨機數(shù)發(fā)生單元相連，將真實的核信號的能譜圖對模擬能譜曲線數(shù)據(jù)進行標定和校準；

所述ADC數(shù)據(jù)及控制模塊的作用是用于模擬量傳輸及對ADC轉換器進行控制。

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，以達到模擬真實核信號的目的，最終再由探核器捕獲再經(jīng)多道分析采集單元分析以驗證系統(tǒng)的 可靠性。

具體的，所述背景噪聲發(fā)生器通過第二DAC數(shù)據(jù)及控制模塊與模擬能譜曲線數(shù)據(jù)輸出單元中的相應的數(shù)模轉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)模轉換電路進行控制。

背景噪聲發(fā)生模塊產(chǎn)生噪聲的具體算法如下：

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

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

那么可求得

由此計算F^-1_R(X)得到

即

若隨機數(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)均勻分布隨機數(shù)。

同理有

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

若X～N(0，1)，那么

σX+ε～N(ε，σ²) (7)

并且，所述處理器還包括：反饋及校準電路，且通過該反饋及校準電路獲得模擬核能譜線的反饋數(shù)據(jù)，并將該反饋數(shù)據(jù)反演后傳送至隨機數(shù)發(fā)生單元；和/或將反饋信號發(fā)送至前置放大器的輸入端(通過模擬控制開關)。

可選的，反饋電路單元包括：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模塊將數(shù)據(jù)反演后傳送至隨機數(shù)發(fā)生單元。

具體實現(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轉換輸出至隨機數(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)

當系統(tǒng)運行時，最終輸出信號實際值為：

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采集單元，所述模擬控制開關負責接通或斷開反饋信號，可以通過高低電平實現(xiàn)。

所述處理器中的各功能模塊、單元可以采用FPGA來實現(xiàn)。

并且，所述處理器中還設有USB接口，該USB接口與隨機數(shù)發(fā)生單元相連，以便于PC機進行數(shù)據(jù)調試。

實施例2

在實施例1基礎上，本發(fā)明還提供了一種仿核信號發(fā)生系統(tǒng)，包括：所述處理器、與該處理器相連的能譜曲線圖像數(shù)據(jù)采集單元，所述處理器的輸出端通過模擬能譜曲線數(shù)據(jù)輸出單元與探測器相連。

所述模擬能譜曲線數(shù)據(jù)輸出單元包括與處理器的模擬能譜曲線數(shù)據(jù)輸出端相連的數(shù)模轉換電路，該數(shù)模轉換電路與探測器相連。

以及所述仿核信號發(fā)生系統(tǒng)還包括：多道分析采集單元、反饋電路單元，上述單元的原理結構在實施例1中進行了詳細說明，并且具體實施方法詳見實施例3中相應內容。

實施例3

如圖3所示，在實施例1基礎上，本發(fā)明還提供了一種仿核信號發(fā)生系統(tǒng) 用處理器的工作方法，包括如下步驟：

步驟S1，獲取實際核能譜曲線圖；步驟S2，對實際核能譜曲線圖進行處理以獲得模擬能譜曲線；以及步驟S3，反演比較模擬能譜曲線與實際能譜曲線，以獲得模擬能譜曲線與實際能譜曲線之間的誤差。

進一步，如圖4所示，所述步驟S2中對實際核能譜曲線圖進行處理以獲得模擬能譜曲線的方法，即通過隨機數(shù)發(fā)生單元實現(xiàn)模擬能譜曲線，其方法包括：

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

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

將實際核能各譜曲線圖的圖像經(jīng)濾波去噪處理后再將實際能譜曲線圖進行顯示，并根據(jù)顯示的實際能譜曲線圖臨摹該核能譜曲線的各關鍵點獲得能譜曲線數(shù)據(jù)，以建立能譜曲線數(shù)據(jù)庫；或將實際核能各譜曲線圖的圖像經(jīng)濾波、降噪預處理、曲線識別、曲線特征提取，以及進行插值處理以完善及修復缺失能譜曲線的各點數(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直接抽樣這一組數(shù)值得到關于各核能級的隨機數(shù)以模擬核衰變過程的隨機性的方法包括：核信號時間統(tǒng)計特性模擬和核信號幅度統(tǒng)計特性模擬。

所述核信號時間統(tǒng)計特性模擬的方法包括：通過服從指數(shù)分布的隨機數(shù)實現(xiàn)核信號時間統(tǒng)計特性模擬，其中指數(shù)分布的隨機數(shù)由(0，1]均勻分布的隨機數(shù)通過反函數(shù)法變換得到，且(0，1]均勻分布隨機數(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，對隨機數(shù)的生成質量有一定影響，其值分別在1～2¹⁶＝65535之間選取。為了便于在計算機上使用，通常取

M＝2^S，其中S為計算機中二進制的最大可能有效位數(shù)。

圖5是取10000個(0，1]隨機數(shù)分布情況

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

設隨機變量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是一個時間常數(shù)，e是自然底數(shù)。

由上式可以，F(xiàn)(x)∈[0，1)，且在定義域內單調遞減，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]均勻分布的隨機數(shù)抽樣得到服從指數(shù)分布隨機數(shù)x。

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

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

步驟S221，對實際能譜曲線圖進行濾波、降噪；步驟S222，通過最大類間分割法求出閾值，并將能譜曲線圖進行二值化處理，再由像素點掃描法提取出能譜曲線上各點的數(shù)值即坐標；步驟S223，對能譜曲線進行修補及數(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數(shù)值，以獲得一系列隨機的隨機數(shù)，從而以模擬核衰變過程的隨機性。

所述步驟S221中對實際能譜曲線圖進行濾波的方法，即對實際能譜曲線圖進行維納濾波處理，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)計特性模擬的方法的具體實施過程如下：

所述步驟S221中對實際能譜曲線圖進行濾波、降噪的具體實施步驟如下：

通過維納濾波對實際能譜曲線圖進行濾波、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則、對平穩(wěn)過程的最優(yōu)估計器。

假設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)由下面卷積運算得到：

x(t)＝g(t)*(s(t)+n(t)) (15)

對于估計出的信號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

即可計算平方誤差為：

其中R_s是s(t)的自相關函數(shù)，R_x是x(t)的自相關函數(shù)，R_xs是x(t)和s(t)的自相關函數(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，并將能譜曲線圖進行二值化處理，再由像素點掃描法提取出能譜曲線上各點的數(shù)值即坐標；

最大類間方差法的具體算法過程如下：

設一幅圖像的灰度值為1～m，其中灰度值為i的像素點個數(shù)為n_i，N表示圖像像素點總數(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中對能譜曲線進行修補及數(shù)值化的具體步驟如下：

實際核能譜曲線圖經(jīng)濾波去噪、二值化后為提取出核能譜曲線上各點的數(shù)值即坐標，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，由識別的直線判斷出能譜曲線所在坐標系的橫、縱坐標，并定位原點，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；

第三，能譜曲線特征提取。為減少圖像中邊框及坐標對曲線的影響，需將邊框濾除。濾除邊框后再由像素點掃描方法逐行或逐列掃描像素點為0的點(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，通過計算掃描到的能譜曲線有效點到掃描原點的橫行與縱行距離確定該像素點在圖中的位置，最后通過乘以擴大坐標的比例因子得到該像素點的坐標值。

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的數(shù)據(jù)發(fā)生缺失。為盡可能真實地反映實際能譜曲線特性，需要對缺失的數(shù)據(jù)進行填補修復。

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

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

定義區(qū)間[a，b]上的分段函數(shù)S(x)，若滿足：

①S(x)在每個子區(qū)間[x_i，x_i+1]上是一個三次多項式函數(shù)；

②S(x)在整個區(qū)間[a，b]上有連續(xù)的二階導數(shù)。

則稱S(x)為區(qū)間[a，b]上關于a＝x₀＜x₁＜…＜x_n＝b的一個三次樣條函數(shù)。 從而三次樣條插值問題為：給定函數(shù)g(x)的n+1個節(jié)點x₀，x₁，...，x_n得函數(shù)y₀，y₁，...，y_n，求一個三次樣條函數(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

②一階導數(shù)連續(xù)條件，即

④二階導數(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)點較為平滑，較為逼近實際值。

實際核能譜曲線模擬效果，即對實際核能譜曲線圖經(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數(shù)值，以獲得一系列隨機的隨機數(shù)，從而以模擬核衰變過程的隨機性。

圖12示出了模擬核信號隨機發(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(本圖由實際能譜曲線圖數(shù)值化后得到能級和計數(shù)率這一數(shù)組后，隨機抽樣過程并統(tǒng)計得到的。本圖適于證明由蒙特卡羅抽樣的合理性和準確性)。

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的數(shù)值(橫坐標為道址Channel，縱坐標為計數(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的能級隨機數(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性。最后再對所述隨機數(shù)進行統(tǒng)計，可以得到模擬能譜曲線圖，這樣一方面可以驗證系統(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),進行模擬計算，具體計算方法：

(1)進行N次重復獨立抽樣試驗，計算事件A發(fā)生次數(shù)為n_A。

引入隨機變量X_i，表示第i次試驗中事件A發(fā)生次數(shù)，令

則有

(2)計算事件A在N次重復獨立抽樣試驗中的發(fā)生頻率f_N，為

(3)當N充分大時，以概率f_N作為概率P(A)＝p的估計值為

(4)要求估計值為概率P(A)＝p的無偏估計，即

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

設離散隨機變量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)抽取離散隨機變量X的抽樣值為X＝X_n。而當0<r≤P₀時X＝X₀；

(4)重復步驟(1)、(2)、(3)直到抽取n個樣本值。

由于產(chǎn)生(0,1)均勻分布的隨機數(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。

又因為隨機數(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)的概率等價于隨機數(shù)X_n在隨機數(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X為離散型隨機變量，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，且每次抽樣結果同其它各次抽取結果無關。因此X＝X_i單個事件是一次貝努利試驗，那么抽樣n次，則為n重伯努利試驗。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個相互獨立且服從參數(shù)為p的0-1分布的隨機變量，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數(shù)其誤差為：

令因此

即是p的無偏估計，

即抽樣n的次數(shù)越大，估計值越接近理論值p。

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