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产品与方案

数字采集与智能谱学

结合数字脉冲处理、能谱分析、物理仿真与机器学习,研究核素及源项识别方法。

把波形变成可以解释的谱学信息

数字谱学涉及采集、基线处理、脉冲成形、特征提取和结果评价。团队将这些步骤与物理仿真及机器学习结合,关注不同测量条件下的核素与源项识别。

仿真、数据与实验相互验证

合作可以围绕已有波形或能谱,梳理采集设置、成形参数、训练数据来源和评价方式。以实际实验链路判断方法适用范围,观察几何、屏蔽与噪声变化对结果的影响。

从清楚的数据问题开始

请说明数据格式、测量对象、已有处理流程和目标任务。根据资料完整性,讨论数据分析、算法比较、仿真协作或系统集成方式,并明确验证数据和交付内容。

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