《核数据处理》0 核数据处理预备知识
核磁数据处理方法
核磁数据处理方法一、引言核磁共振（Nuclear Magnetic Resonance，NMR）是一种重要的分析技术，广泛应用于化学、生物学、医学等领域。
核磁数据处理方法是对从核磁共振仪器中获得的原始数据进行处理和分析的过程。
本文将介绍一种常用的核磁数据处理方法，包括数据预处理、谱线拟合和数据解释等步骤。
二、数据预处理1. 数据导入将从核磁共振仪器中获得的原始数据导入到数据处理软件中。
通常，原始数据以多个文件的形式存在，每一个文件对应一个谱图或者一个谱段。
2. 数据校正对导入的原始数据进行校正，以消除仪器本身的误差和噪声。
校正方法包括零点校正、线性校正和非线性校正等。
3. 数据滤波对校正后的数据进行滤波处理，以去除高频噪声和干扰信号。
滤波方法可以采用低通滤波、高通滤波或者带通滤波等。
4. 数据平滑为了减小数据的噪声和波动性，可以对滤波后的数据进行平滑处理。
平滑方法包括挪移平均、Savitzky-Golay平滑和傅里叶平滑等。
三、谱线拟合1. 谱线拟合模型的选择根据实际问题和数据特点，选择合适的谱线拟合模型。
常见的谱线拟合模型包括高斯模型、洛伦兹模型、Voigt模型等。
2. 初始参数的设定根据经验或者先验知识，设定谱线拟合模型的初始参数。
初始参数的设定对拟合结果的准确性和稳定性有重要影响。
3. 谱线拟合算法的选择选择适合的谱线拟合算法进行计算。
常用的谱线拟合算法包括最小二乘法、非线性最小二乘法、Levenberg-Marquardt算法等。
4. 拟合效果评估评估谱线拟合的效果，包括拟合优度（Goodness of Fit）指标、残差分析、参数可信区间等。
通过评估拟合效果，可以判断拟合模型的合理性和可靠性。
四、数据解释1. 谱峰分析对谱线拟合的结果进行分析，提取谱峰的位置、强度和宽度等信息。
谱峰分析可以匡助确定样品的成份和结构。
2. 化学位移计算根据谱线拟合结果和参考物质，计算样品中各组分的化学位移。
核磁数据处理方法
核磁数据处理方法一、引言核磁共振（NMR）技术在化学、生物学、医学等领域具有广泛的应用。
核磁共振实验通常会产生大量的数据，因此需要有效的数据处理方法来提取有用的信息。
本文将介绍一种常用的核磁数据处理方法，包括数据预处理、谱图处理和数据分析。
二、数据预处理1. 数据采集核磁共振实验中，首先需要采集样品的核磁共振谱图。
采集过程中需要注意调整仪器参数，如扫描时间、扫描次数等，以获得高质量的数据。
2. 数据校正在数据采集过程中，可能会出现一些仪器误差或噪声。
因此，在进行谱图处理之前，需要对数据进行校正。
常见的校正方法包括零点校正、相位校正和基线校正。
3. 数据滤波为了减少噪声对谱图的影响，可以采用滤波技术对数据进行平滑处理。
常用的滤波方法有高斯滤波和均值滤波。
三、谱图处理1. 傅里叶变换在核磁共振实验中，原始数据通常以时域信号的形式存在。
为了得到频域上的谱图，需要对原始数据进行傅里叶变换。
傅里叶变换可以将时域信号转换为频域信号，从而得到核磁共振谱图。
2. 谱线拟合谱图中可能存在多个峰，每个峰对应着不同的化学物质。
为了准确地确定每个峰的位置和强度，可以采用谱线拟合方法。
常用的拟合方法有高斯拟合和洛伦兹拟合。
3. 化学位移校正核磁共振谱图中的峰位置通常以化学位移（chemical shift）表示。
为了准确地确定化学物质的化学位移，需要进行化学位移校正。
校正方法包括内部标准物质法和参考峰法。
四、数据分析1. 峰面积计算核磁共振谱图中的峰面积可以反映化学物质的相对含量。
通过对峰的积分计算，可以得到峰面积。
峰面积计算可以采用手工积分或自动积分的方法。
2. 峰识别对于复杂的核磁共振谱图，可能存在多个峰，需要进行峰识别。
峰识别可以通过比较峰的化学位移、峰形和峰宽等特征来进行。
3. 数据可视化为了更直观地展示核磁共振数据的结果，可以采用数据可视化技术。
常见的数据可视化方法包括绘制谱图、绘制峰面积柱状图等。
五、总结核磁数据处理方法是核磁共振实验中重要的环节，能够提取有用的信息并进行数据分析。
大物实验～～核磁共振实验数据处理
大物实验～～核磁共振实验数据处理核磁共振（NMR）实验是物理学和化学领域中常用的一种实验方法，其数据处理过程包括多个步骤，包括数据采集、数据预处理、数据分析和数据可视化等。
以下是对这些步骤的详细描述。
一、数据采集在核磁共振实验中，数据采集是实验的核心部分。
实验人员需要设置适当的实验条件，如磁场强度、射频脉冲频率和脉冲宽度等，以获取清晰的核磁共振信号。
在实验过程中，通常使用核磁共振谱仪来收集数据。
核磁共振谱仪可以产生高精度的射频脉冲，并测量它们与原子核之间的相互作用。
二、数据预处理数据预处理是去除噪声和干扰，提高数据质量的过程。
在核磁共振实验中，数据预处理包括对数据进行平滑处理、基线校正、相位调整等操作。
这些操作可以改善数据的信噪比，并使后续的数据分析和可视化更加准确。
三、数据分析数据分析是通过对预处理后的数据进行处理和分析，提取有关样品中原子核分布的信息。
在核磁共振实验中，数据分析包括对谱峰的识别、峰面积的测量、化学位移的计算等操作。
这些操作可以得出原子核在不同磁场下的分布情况，从而了解样品的分子结构和化学性质。
四、数据可视化数据可视化是将数据分析得到的结果以图表的形式呈现出来。
在核磁共振实验中，数据可视化包括绘制核磁共振谱图、制作三维图像等操作。
这些图像可以直观地展示样品中原子核的分布情况，帮助实验人员更好地理解实验结果。
除了以上四个步骤外，核磁共振实验的数据处理还包括其他一些步骤，如实验设计、实验操作、数据处理和结果解释等。
这些步骤需要实验人员具备一定的物理学和化学知识，以及对数据处理方法的了解和应用能力。
在核磁共振实验中，数据处理是一个非常重要的环节。
通过对数据的采集、预处理、分析和可视化，实验人员可以得出有关样品中原子核分布的信息，并了解样品的分子结构和化学性质。
这些信息对于科学研究、化学分析、材料开发等领域都具有重要的意义。
需要注意的是，核磁共振实验的数据处理过程具有一定的复杂性和专业性，需要实验人员具备一定的技能和经验。
核磁数据处理方法
核磁数据处理方法标题：核磁数据处理方法引言概述：核磁共振（NMR）是一种常用的分析技术，广泛应用于化学、生物、医学等领域。
在核磁共振实验中，数据处理是非常重要的环节，能够帮助研究人员从海量数据中提取有用信息。
本文将介绍核磁数据处理的方法和技巧。
一、数据预处理1.1 去噪处理：在核磁共振实验中，由于仪器本身的噪声和样品的环境因素等原因，数据中可能存在噪声。
去噪处理可以帮助提高数据质量，减少误差。
1.2 相位校正：相位校正是核磁数据处理中的一项重要步骤，可以帮助消除数据中的相位差异，提高信噪比。
1.3 基线校正：基线漂移是核磁数据中常见的问题，通过基线校正可以减少基线漂移对数据分析的影响。
二、谱图处理2.1 傅立叶变换：核磁共振数据通常是在时域上采集的，通过进行傅立叶变换可以将时域数据转换为频域数据，得到核磁共振谱图。
2.2 化学位移标定：在核磁共振谱图中，化学位移是一项重要的参数，可以通过标定化学位移来确定样品中不同原子的位置。
2.3 峰识别和积分：对核磁共振谱图进行峰识别和积分可以帮助确定样品中不同化合物的含量和结构。
三、数据分析3.1 谱峰拟合：对核磁共振谱图中的峰进行拟合可以帮助确定峰形参数，如峰高、峰面积等，进而得到样品的定量信息。
3.2 化学结构推断：通过核磁共振数据的分析，可以推断样品的化学结构，帮助研究人员了解样品的组成和性质。
3.3 数据挖掘：利用机器学习和数据挖掘技术，可以对核磁共振数据进行深入分析，挖掘隐藏在数据中的规律和信息。
四、谱图解释4.1 化学位移解释：化学位移是核磁共振谱图中的重要参数，可以通过化学位移的解释来确定样品中不同原子的化学环境。
4.2 耦合常数分析：耦合常数是核磁共振谱图中的另一个重要参数，可以通过耦合常数的分析来推断分子内的相互作用关系。
4.3 结构确认：通过对核磁共振谱图的解释和分析，可以确认样品的化学结构，为后续研究提供重要参考。
五、数据可视化5.1 二维谱图绘制：二维核磁共振谱图是一种常用的数据可视化方式，可以直观地展示样品中不同原子之间的相互作用关系。
核磁数据处理步骤
核磁数据处理步骤介绍核磁共振（Nuclear Magnetic Resonance, NMR）是一种重要的分析技术，可用于分析和研究物质的结构和性质。
核磁共振数据处理是核磁共振实验中非常重要的一步，它涉及到数据的预处理、数据解析和数据解释等多个环节。
本文将详细介绍核磁数据处理步骤，并探讨每个步骤的具体内容和作用。
核磁数据处理步骤核磁数据处理通常包括以下几个步骤：1. 数据获取核磁共振实验需要通过核磁共振仪获取原始数据。
在这一步骤中，需要设置实验参数，如磁场强度、扫描方式和扫描范围等，以获取合适的核磁共振谱图。
同时，还需要进行系统校准，以保证数据的准确性和可靠性。
2. 数据预处理数据预处理是核磁数据处理的关键一步，它主要包括去噪、基线校正和谱图平滑处理。
去噪是指去除谱图中的噪声信号，常用的方法有傅里叶变换滤波和小波变换等。
基线校正是指对谱图中的基线进行修正，常用的方法有多项式拟合和简单直线法等。
谱图平滑处理是为了提高数据的信噪比，常用的方法有移动平均法和高斯平滑法等。
3. 数据解析数据解析是将核磁共振谱图中的峰进行定量分析，以确定样品中各组分的相对含量和结构。
这一步骤主要包括峰识别、峰集成和峰归属等。
峰识别是指在谱图中找出所有的峰，并对其进行编号和标记。
峰集成是指对每个峰进行积分，以得到峰面积和峰高等定量信息。
峰归属是指将每个峰与相应的化学位移和耦合常数进行关联，以确定相应的化学结构和相互作用类型。
4. 数据解释数据解释是核磁共振谱图中各峰的化学解释，以确定各个峰的来源和物质的结构。
这一步骤主要包括化学位移解释、耦合常数解释和化学结构解释等。
化学位移解释是指将峰的化学位移与特定化学官能团和化学键联系起来，以确定它们的存在和相对含量。
耦合常数解释是指通过峰之间的耦合常数和相对强度，推断出化学键的取向和相互作用类型。
化学结构解释是将所有的峰归属进行整合，以得到最终的化学结构和分子式。
核磁数据处理步骤的应用核磁数据处理步骤在化学、药学、生物学和材料科学等领域具有广泛的应用。
核磁数据处理步骤
核磁数据处理步骤引言核磁共振成像（Nuclear Magnetic Resonance Imaging，简称MRI）是一种非侵入性的医学影像技术，通过检测人体组织中的氢原子核的信号来生成图像。
在进行MRI之前，需要对采集到的核磁共振数据进行一系列的处理步骤，以提高图像质量和准确度。
本文将介绍核磁数据处理的基本步骤和常用方法。
1. 数据预处理1.1 数据格式转换在进行核磁共振成像时，原始数据通常以DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）格式保存。
需要将DICOM格式的数据转换为常见的图像格式（如NIfTI、Analyze等），以便后续处理。
1.2 去除噪声由于采集过程中存在各种噪声源，例如机械振动、呼吸等，需要对原始数据进行噪声去除。
常用的方法包括高斯滤波、小波去噪等。
1.3 空间校正由于人体组织中存在局部不均匀性，可能导致图像失真。
在进行后续处理之前，需要对图像进行空间校正。
常用的方法包括使用配准算法将图像与标准模板对齐。
2. 数据重建在核磁共振成像中，数据是通过采集一系列的k空间数据点得到的。
为了生成图像，需要将k空间数据进行重建。
常用的方法有以下几种：2.1 快速傅里叶变换（FFT）FFT是一种常用的k空间数据重建方法，可以将时域数据转换为频域数据。
通过对采集到的k空间数据进行FFT变换，可以得到图像。
2.2 滤波重建滤波重建是一种基于频域滤波的重建方法。
通过选择适当的滤波函数，可以对k空间数据进行滤波处理，以去除伪影和噪声，并提高图像质量。
2.3 压缩感知（Compressed Sensing）压缩感知是一种新兴的数据重建方法，在核磁共振成像中得到了广泛应用。
该方法利用信号稀疏性的特点，通过稀疏表示和优化算法，可以从非完全采样的k空间数据中恢复出高质量的图像。
3. 图像增强为了提高图像质量和对比度，需要对重建后的图像进行增强处理。
核磁数据处理方法
核磁数据处理方法核磁共振（NMR）是一种重要的分析技术，广泛应用于化学、生物学和医学等领域。
在进行核磁实验时，我们需要对得到的数据进行处理和分析，以获得有用的信息。
本文将详细介绍核磁数据处理的方法和步骤。
一、数据获取和预处理1. 数据获取：通过核磁共振仪器获取样品的核磁共振谱图。
谱图通常包含两个维度的数据，即横轴表示化学位移，纵轴表示信号强度。
2. 数据预处理：对获得的谱图进行预处理，包括去除噪声、基线校正和相位校正等。
去除噪声可以提高信噪比，基线校正可以消除谱图中的基线漂移，相位校正可以调整信号的相位。
二、数据处理和分析1. 峰识别：通过峰识别算法找出谱图中的峰，并确定其化学位移和峰面积。
常用的峰识别算法包括峰拟合法和峰积分法。
2. 化学位移校正：根据已知的内部标准品或参考物质的峰位置，对谱图进行化学位移校正，以提高数据的准确性和可比性。
3. 峰归属：通过与数据库或文献比对，确定峰的归属，即确定峰所代表的化合物或功能基团。
4. 峰积分和积分校正：对峰进行积分，计算峰的面积。
如果需要，还可以进行积分校正，以消除不同峰的积分因子差异带来的影响。
5. 峰定量：根据峰的面积和浓度关系，进行峰定量分析，计算样品中目标物质的含量。
6. 数据可视化：将处理后的数据进行可视化展示，通常使用谱图或曲线图来展示数据的特征和变化趋势。
三、常用的数据处理软件和工具1. NMRPipe：是一个常用的核磁数据处理软件，提供了丰富的数据处理和分析功能。
2. MestReNova：是一款功能强大的核磁数据处理软件，可以进行多维数据处理、峰识别和峰归属等操作。
3. TopSpin：是一款广泛应用于核磁实验室的数据处理软件，提供了直观的用户界面和丰富的数据处理功能。
4. MATLAB：是一种常用的科学计算和数据处理工具，可以编写自定义的数据处理算法和脚本。
四、注意事项和常见问题1. 数据质量：核磁数据处理的结果受到数据质量的影响，因此在进行数据处理前，需要确保获得的数据质量良好。
《核数据处理原理》课件
采用分布式存储架构，将核数据分散存储在多个 节点上，以提高数据可靠性和容错性。
数据备份与恢复
建立完善的数据备份与恢复机制，确保数据安全 可靠。
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《核数据处理原理》 PPT课件
CONTENTS 目录
• 核数据处理概述 • 核数据采集 • 核数据预处理 • 核数据特征提取 • 核数据分类与回归 • 核数据处理性能优化
CHAPTER 01
核数据处理概述
核数据处理的意义
核数据处理是核科学和技术领域 的重要环节，对于核能、核安全 、核医学、核物理等领域具有重
核医学领域
核数据处理在放射性药物研发、医学影像处理等方面有重要应用。
核物理领域
通过对实验数据的处理和分析，深入了解原子核结构和反应机制等物理现象。
CHAPTER 02
核数据采集
核数据采集的原理
核数据采集是指利用各种探测器、加速器等设备，测量和记录核反应过程中释放的各种信息，如能量 、时间、角度等参数。
基于统计的方法
通过假设检验、相关性分析等方法评估每个 特征的重要性。
交互式特征选择
在特定领域知识的基础上，通过用户与系统 交互来选择特征。
特征提取算法
主成分分析（PCA）：通过线 性变换将原始特征转换为新的 特征，新特征按照方差从大到 小排列，保留主要方差成分。
线性判别分析（LDA）：寻找 最佳投影方向，使得同类数据 投影后尽可能接近，不同类数
半导体探测法
利用半导体材料中电子和空穴 的运动规律来进行探测。
量子点探测法
利用量子点材料对特定光子的 吸收和荧光现象来进行探测。
核数据采集的设备
闪烁计数器
利用闪烁物质发光的现象进行探测的设备。
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n 2 n
预备知识——放射性测量中的统计性
核衰变的统计规律——高斯分布
例：在时间t内，放射源放出粒子的平均值100。 试求：在时间t内放出108个粒子的概率。
解： p(n)
1 1(nn)2 /n e 2
2 n
1
1(x)2 / 2
e2
f (x)
2
平均值 n 100 均方差 n 10
p(108)
预备知识
内容
核辐射测量数据 放射性测量中的统计性 误差 样本统计量及分类
预备知识——放射性测量中的统计性
核衰变
进行核测量时，条件虽然相同，但测量结 果不完全相同，甚至相差很大，这是由于 “核衰变”本身具有统计特性。
预备知识——放射性测量中的统计性
顺序
s-1
顺序
s-1
顺序
s-1
顺序
s-1
顺序
s-1
计算机 系统
应用 软件
预备知识——核辐射测量数据
核辐射测量所得的数据
总量测量仪器
所测得的数据：一个数据 单个计数值 经刻度和计算所得的活度、剂量、浓度等量值
所需的数据处理： 预处理（数据的检验、选择、转换等） 统计分析 成图成像
预备知识——核辐射测量数据
核辐射测量仪器的组成
核辐射 探测器
前置 电路
预备知识—误差
精度
精密度：表示测量结果中随机误差大小的程 度。 正确度：表示测量结果中系统误差大小的程 度。 准确度：表示测量结果与真值的一致程度， 是测量结果中系统误差与随机误差的综合。
预备知识—误差
一般测量随机误差与核辐射测量统计误差的对比
异（不同） 一般测量：待测物理量本身存在不变的确定值，误差是由 于测量条件、设备、方法等造成的；σ与μ无联系 核辐射测量：待测物理量本身是随机的，不是由于测量条 件等造成的；σ与μ有联系
n 1
当不存在其它误差时，（1）=（2）； 存在其它误差时，（2）>（1）。
预备知识—误差
若只进行了一次测量，得计数N，则可以把测量结果
表示成 ：
N N N N
这种写法的含义是，给出了真平均值的置信概率为0.683的置信区
间，也就是在该区间，每100个中平均有68个是包含了真平均值的。
相对误差 n 1
1
2
21
5
41
4
61
3
81
5
2
3
22
1
42
2
62
1
82
5
3
3
23
6
43
5
63
1
83
2
4
4
24
2
44
4
64
2
84
1
5
3
25
4
45
2
65
5
85
6
6
2
26
6
46
4
66
3
86
4
7
3
27
2
47
5
67
4
87
6
8
2
28
3
48
6
68
1
88
5
9
7
29
0
49
8
69
2
89
1
10
2
30
3
50
3
70
2
90
1
11
3
31
3
51Biblioteka 011(108100)2 /100
e 2
0.03
23.14 10
预备知识——放射性测量中的统计性
核辐射测量中，待测物理量本身是随机变量， 准确值是计数值的数学期望，即无限次测量 的平均值（真平均值），但实际只能进行有 限次测量，即样本，把样本的平均值作为真 平均值，故而存在着误差，即统计误差。
统计误差规律 n n n 68.3%
同 测量中存在随机性 误差分布相同（高斯分布） 表示和处理方法相同（随机误差方法）
预备知识—误差
统计误差的表示方法
与随机误差相同，用相应于一定置信概率的置信区间来表示。
最常用的方法使用标准误差：
标准误差：有两种表示方式
N N
（1）均方差： n n
（2）标准偏差S ：
S
n
(ni n)2
i 1
统计误差：核辐射测量中，待测物理量本身 是随机变量，准确值是计数值的数学期望， 即无限次测量的平均值（真平均值），但实 际只能进行有限次测量，即样本，把样本的 平均值作为真平均值，故而存在着误差，即 统计误差。不是由于测量条件等造成的。
粗大误差：在规定的测量条件下，测量值显 著地偏离实际值时所对应的误差。属于异常 值，应按一定规则剔除。
几个计数值 经刻度和计算所得的活度、含量、浓度等量值
所需的数据处理：
预处理（数据的检验、选择、转换等） 统计分析 成图成像
预备知识——核辐射测量数据
核辐射测量仪器的组成
核辐射 探测器
前置 电路
线性脉冲 放大器
积分 甄别器
(a)
率计电路 计数器
脉冲幅度 分析器
计数器
高压 电源
低压 电源
(b)
辅助电路
预备知识——核辐射测量数据
数据的分类
5. 名义型数据
这类数据没有量的概念，只起一种代码作用。它常用 于描述不包含相对重要性或相对变化的对象。如描述 异常性质等。
如，用名义型数据描述放射性异常性质，可以用“1”、 “2”、“3”代表“铀异常”、“钍异常”、“钾异常” 进行处理。这里“2”不是两个“1”的和，也不意味着 “2”比“1”大，它们只是区分研究对象的某种标志的 符号。
核衰变的统计规律——二项分布
k次试验，每次试验有两种可能——发生或不发 生，所以满足二项分布。 则t时间内，n个原子核发生衰变的概率满足二 项分布规律。 P(n) k! pnqkn
n!(k n)!
k，p是决定分布的两个参数：
数学期望E为：kp； 方差D为：kpq。
预备知识——放射性测量中的统计性
核数据处理
第0章 预备知识
本课程要求
1、上课点名10%（除提前请假外，3次点名本人 不在，免考免补考直接重修）；
2、独立完成平时作业20%，只要出现（被） 抄袭情况，本项期末成绩为0分；
3、期末考试（选择、填空、简答、计算）70%。
前言—地位、作用和任务
随着测量工作的深入和技术的进步，对获取的 大量数据的处理要求愈来愈高，特别是核辐射 测量，实验数据的统计性、随机性十分突出， 为了从大量实验数据中获得充分可靠的信息， 并总结出一定的规律，就必须对纷繁的大量的 实验数据进行必要的分析、处理。 该课程是“核技术”专业的一门重要专业课， 该课程与后续教学环节“程序设计实习”一起， 构成了学生计算机核数据处理能力培养的一个 重要教学环节。
6
7
8
9
10
7
4
2
0
1
0.07
0.04
0.02
0.00
0.01
预备知识——放射性测量中的统计性
核衰变的规律
这个平均值，又称数学期望值 统计误差：各次测量值围绕平均值涨落的误差 衰变规律：n个原子核，t时间内，任一原子核发
生衰变的概率为： p 1 et
不发生的概率为： q et 1 p
预备知识——放射性测量中的统计性
3. 混合性
数据的混合性是指数据来自多个对象的特性。例如， 谱数据中的每道计数值(即每种能量的射线统计个数)， 可能来自不同的元(核)素。
4. 空间性
预备知识——核辐射测量数据
数据的分类
1. 测量型数据
测量型数据指连续性的观测值，它们之间不仅 能比较大小，而且能定量地表示其间的差异。 例如各种仪器的观测值、化学元素的分析值等
核衰变的统计规律——泊松分布
当（通常）k很大，而核衰变的概率p很小， 满足泊松分布。
P(n) n e
n!
lim kp n k
决定分布的只有一个参数：λ；数学期望为： λ；方差为：λ。当λ值小时，曲线左右不 对称，当λ增大时分布趋于对称。
均方差与平均值的关系为：
n
2 n
预备知识——放射性测量中的统计性
预备知识
内容
核辐射测量数据 放射性测量中的统计性 误差 样本统计量及分类
预备知识——核辐射测量数据
核辐射测量仪器的组成
总量测量仪
核辐射 探测器
前置 电路
线性脉冲 放大器
积分 甄别器
(a)
率计电路 计数器
脉冲幅度 分析器
计数器
高压 电源
低压 电源
(b)
辅助电路
多道脉冲 幅度分析器
接口电路
(c)
(a) 总量测量仪器 (b) 能谱测量仪器 (c) 全谱测量仪器
人员误差：包括人员的视差、观测误差和估读 误差等
被测对象……
预备知识—误差
误差的分类——性质
系统误差：同条件测量多次，误差的绝对值和符 号保持恒定。
随机误差（偶然误差）：同条件测量多次，误差 的绝对值和符号都变，服从一定的规律。待测物 理量本身存在不变的确定值，误差是由于测量条 件、设备、方法等造成的。
测量过程中，由于测量条件的随机变化，或测量仪器和方法不够精 密等原因，也会带来随机误差。
随机性是固有特性。数据的随机性决定了数据处理方 法—建立在概率统计基础上。
预备知识——核辐射测量数据
数据的特性
2. 局限性
由于被测对象的隐秘性和复杂性，以及方法的能力有 限，致使获得的数据具有一定的局限性，不能反映被 测对象的全体。