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matlab 模拟闪烁体探测器全能峰

news 来源：原创 2025/7/18 20:47:52

clc;clear;close all
%% 参数设置
num_events = 1e5;      % 模拟事件数
E = 662e3;             % γ射线能量（eV）
Y = 38000;             % 光产额（photon/MeV，NaI(Tl)）
eta = 0.2;             % 量子效率
G = 1e6;               % PMT增益
F = 1.5;               % 法诺因子
C = 100e-12;           % 电容（F）
e = 1.6e-19;           % 电子电荷量（C）
sigma_noise_e = 5000;  % 电子学噪声（电子数RMS）%% 各环节模拟
% 1. 光子生成（泊松涨落）
mean_photon = Y * E / 1e6; % 转换为MeV计算
N_photon = poissrnd(mean_photon, [num_events, 1]);% 2. 光电子转换（二项涨落）
N_pe = arrayfun(@(n) binornd(n, eta), N_photon);% 3. PMT倍增（法诺涨落，高斯近似）
Q_pmt = normrnd(N_pe*G*e, sqrt(N_pe*G^2*F)*e);% 4. 电子学噪声（高斯噪声）
Q_noise = normrnd(0, sigma_noise_e*e, [num_events, 1]);
Q_total = Q_pmt + Q_noise;% 5. 电压转换
V = Q_total / C;%% 结果可视化
% 直方图与高斯拟合
figure
h = histogram(V, 100, 'Normalization', 'pdf');
hold on% 计算理论高斯参数
mu_V = mean(V);
sigma_V = std(V);
x = linspace(min(V), max(V), 500);
y = normpdf(x, mu_V, sigma_V);
plot(x, y, 'r', 'LineWidth', 2)% 图像标注
xlabel('Pulse Amplitude (V)')
ylabel('Probability Density')
title(['Simulated Spectrum @ ', num2str(E/1e3), ' keV'])
legend('Simulation', 'Gaussian Fit')
grid on% 显示能量分辨率
fwhm = 2.355 * sigma_V;
resolution = fwhm/mu_V;
text(0.05, 0.9, sprintf('Resolution: %.1f%%', resolution*100),...'Units', 'normalized', 'FontSize', 12)%% 关键参数输出
disp('===== 关键参数 =====')
fprintf('理论脉冲幅度: %.2e V\n', Y*eta*G*e*E/(1e6*C))
fprintf('实测脉冲幅度: %.2e V\n', mu_V)
fprintf('实测能量分辨率: %.1f%%\n', resolution*100)

运行结果如下
在这里插入图片描述
考虑康普顿沉积的话

clc; clear; close all;%% 参数设置
num_events = 1e5;      % 模拟事件数
E_MeV = 0.662;         % γ射线能量（MeV）
E = E_MeV * 1e6;       % 转换为eV
Y = 38000;             % 光产额（photon/MeV，NaI(Tl)）
eta = 0.2;             % 量子效率
G = 1e6;               % PMT增益
F = 1.5;               % 法诺因子
C = 100e-12;           % 电容（F）
e = 1.6e-19;           % 电子电荷量（C）
sigma_noise_e = 5000;  % 电子学噪声（电子数RMS）% 相互作用概率（示例值，需根据实际能量计算）
mu_photo = 0.6;   % 光电效应占比
mu_compton = 0.3; % 康普顿散射占比
mu_pair = 0.0;    % 电子对效应（E < 1.022 MeV时为0）
total_mu = mu_photo + mu_compton + mu_pair;
prob = [mu_photo, mu_compton, mu_pair] / total_mu;%% 蒙特卡洛模拟能量沉积
deposited_energy = zeros(num_events, 1);
for i = 1:num_eventsE_remaining = E;while E_remaining > 0interaction = string(randsample({'photo', 'compton', 'pair'}, 1, true, prob));switch interactioncase 'photo'% 光电效应 + X射线逃逸if rand() < 0.2E_X = 30e3;  % 碘的X射线能量deposited_energy(i) = deposited_energy(i) + (E_remaining - E_X);elsedeposited_energy(i) = deposited_energy(i) + E_remaining;endE_remaining = 0;case 'compton'% 康普顿散射cos_theta = 2*rand() - 1;E_deposit = E_remaining * (1 - 1/(1 + (E_remaining/511e3)*(1 - cos_theta)));deposited_energy(i) = deposited_energy(i) + E_deposit;E_remaining = E_remaining - E_deposit;if rand() < 0.5  % 50%概率逃逸E_remaining = 0;endendend
end%% 探测过程模拟
% 1. 光子生成（基于实际沉积能量）
mean_photon = Y * deposited_energy / 1e6;  % deposited_energy单位为eV
N_photon = poissrnd(mean_photon);% 2-5. 后续步骤与原代码相同
N_pe = arrayfun(@(n) binornd(n, eta), N_photon);
Q_pmt = normrnd(N_pe*G*e, sqrt(N_pe*G^2*F)*e);
Q_noise = normrnd(0, sigma_noise_e*e, [num_events, 1]);
Q_total = Q_pmt + Q_noise;
V = Q_total / C;%% 结果可视化
figure;
histogram(V, 1024, 'BinLimits', [0, 1.2*max(V)], 'EdgeColor', 'none');
xlabel('Pulse Amplitude (V)');
ylabel('Counts');
title(sprintf('Simulated Spectrum with Compton Edge @ %.1f MeV', E_MeV));
grid on;% 标注特征峰
hold on;
% 光电峰
line([Y*eta*G*e*E/(1e6*C), Y*eta*G*e*E/(1e6*C)], ylim, 'Color', 'r', 'LineStyle', '--');
% 康普顿边缘
E_compton_edge = E_MeV * (1 - 1/(1 + 2*E_MeV/0.511));  % 康普顿最大能量沉积
V_compton = Y*eta*G*e*(E_compton_edge*1e6)/(1e6*C);
line([V_compton, V_compton], ylim, 'Color', 'g', 'LineStyle', '--');
legend('Simulated', 'Photopeak', 'Compton Edge');

在这里插入图片描述

模拟Co、Ba、Cs三种放射性核素的能谱，其活度比例为1:2:3，并包含各核素的特征γ射线能量：

clc; clear; close all;%% 参数设置
num_events_total = 6e4;        % 总事件数（1+2+3=6份）
e = 1.6e-19;                   % 电子电荷量（C）% 定义探测器参数（与闪烁体相关）
Y = 38000;                     % 光产额（photon/MeV，NaI(Tl)）
eta = 0.2;                     % 量子效率
G = 1e6;                       % PMT增益
F = 1.5;                       % 法诺因子
C = 100e-12;                   % 电容（F）
sigma_noise_e = 5000;          % 电子学噪声（电子数RMS）% 定义放射源特性（核素名称、能量[MeV]、分支比、活度权重）
sources = struct(...'name', {'Co60', 'Ba133', 'Cs137'},...'energy', {[1.173, 1.332], 0.356, 0.662},...  % γ射线能量（MeV）'branch', {[0.5, 0.5], 1.0, 1.0},...          % 分支比（概率和=1）'activity', {1, 2, 3}...                      % 活度比例
);%% 生成各核素事件
all_E = [];  % 存储所有事件的能量% 遍历每个放射源
for i = 1:length(sources)% 计算该核素的事件数 (按活度比例分配)num_events = round(num_events_total * sources(i).activity / sum([sources.activity]));% 生成该核素的γ射线能量抽样if length(sources(i).energy) > 1% 多能峰：按分支比随机选择能量E_choices = sources(i).energy;probs = sources(i).branch;% 累积概率法cum_probs = cumsum(probs) / sum(probs);  % 确保分支比总和为1rand_vals = rand(num_events, 1);         % 生成随机数selected_E = zeros(num_events, 1);for k = 1:length(E_choices)if k == 1selected_E(rand_vals <= cum_probs(k)) = E_choices(k);elseselected_E((rand_vals > cum_probs(k-1)) & (rand_vals <= cum_probs(k))) = E_choices(k);endendelse% 单能峰：直接重复能量selected_E = repmat(sources(i).energy, num_events, 1);end% 转换为eV并存储all_E = [all_E; selected_E * 1e6];  % 转换为eV
end% 定义本底参数
background_intensity = 0.1; % 本底强度（相对于总事件数的比例）
num_background_events = round(num_events_total * background_intensity); % 本底事件数% 生成本底能量分布（假设为均匀分布，范围覆盖所有核素能量）
E_min = min([sources.energy]); % 最小能量 (MeV)
E_max = max([sources.energy]); % 最大能量 (MeV)
background_E = E_min + (E_max - E_min) * rand(num_background_events, 1); % 本底能量 (MeV)
background_E = background_E * 1e6; % 转换为 eV% 合并本底事件与核素事件
all_E = [all_E; background_E]; % 将本底能量添加到总事件中
%% 模拟探测过程（向量化计算）
% 1. 光子生成（泊松涨落）
N_photon = poissrnd(Y * all_E / 1e6);  % 输入能量已为eV，/1e6转换为MeV% % 2. 光电子转换（二项涨落）
% N_pe = binornd(N_photon, eta);% 使用正态分布近似二项分布
mu = N_photon * eta;                     % 均值
sigma = sqrt(N_photon * eta * (1 - eta)); % 标准差
N_pe = normrnd(mu, sigma);% 3. PMT倍增（法诺涨落，高斯近似）
Q_pmt = normrnd(N_pe*G*e, sqrt(N_pe*G^2*F)*e);% 4. 电子学噪声（高斯噪声）
Q_noise = normrnd(0, sigma_noise_e*e, size(Q_pmt));
Q_total = Q_pmt + Q_noise;% 5. 电压转换
V = Q_total / C;%% 模拟本底探测过程
% 1. 光子生成（泊松涨落）
N_photon_background = poissrnd(Y * background_E / 1e6); % 计算本底光子数% 使用正态分布近似二项分布
mu_background = N_photon_background * eta;                     % 均值
sigma_background = sqrt(N_photon_background * eta * (1 - eta)); % 标准差
N_pe_background = normrnd(mu_background, sigma_background);% 2. PMT倍增（法诺涨落，高斯近似）
Q_pmt_background = normrnd(N_pe_background * G * e, sqrt(N_pe_background * G^2 * F) * e);% 3. 电子学噪声（高斯噪声）
Q_noise_background = normrnd(0, sigma_noise_e * e, size(Q_pmt_background));
Q_total_background = Q_pmt_background + Q_noise_background;% 4. 电压转换
V_background = Q_total_background / C;% 合并本底信号与核素信号
V = [V; V_background];%% 结果可视化
figure;
hold on;% 绘制总谱线
histogram(V, 2048, 'DisplayName', 'Total Spectrum', 'EdgeColor', 'none');% 绘制本底谱线
histogram(V_background, 2048, 'FaceColor', [0.8, 0.8, 0.8], 'FaceAlpha', 0.5,...'DisplayName', 'Background Spectrum');% % 单独绘制各核素谱线（透明叠加）
colors = lines(length(sources));
% for i = 1:length(sources)
%     % 提取该核素对应的事件范围
%     start_idx = sum([sources(1:i-1).activity])/sum([sources.activity]) * num_events_total + 1;
%     end_idx = sum([sources(1:i).activity])/sum([sources.activity]) * num_events_total;
%     range = round(start_idx):round(end_idx);
%     
%     histogram(V(range), 500,...
%         'FaceColor', colors(i,:), 'FaceAlpha', 0.5,...
%         'DisplayName', sources(i).name);
% end% 理论峰位标注
for i = 1:length(sources)for j = 1:length(sources(i).energy)E_MeV = sources(i).energy(j);mu_V = Y * eta * G * e * (E_MeV*1e6) / (1e6 * C);line([mu_V, mu_V], ylim, 'Color', colors(i,:),...'LineStyle', '--', 'LineWidth', 1.5,...'DisplayName', sprintf('%s %.3f MeV', sources(i).name, E_MeV));end
end% 图形修饰
xlabel('Pulse Amplitude (V)');
ylabel('Counts');
title('Simulated Gamma Spectrum (Co:Ba:Cs = 1:2:3)');
legend('show', 'Location', 'northwest');
grid on;
% set(gca, 'YScale', 'log');  % 对数坐标更好展示低计数区域%% 关键参数输出
disp('===== 模拟参数 =====');
fprintf('总事件数: %d\n', num_events_total);
fprintf('本底事件数: %d\n', num_background_events);
disp('各核素理论峰位:');
for i = 1:length(sources)for j = 1:length(sources(i).energy)E_MeV = sources(i).energy(j);mu_V = Y * eta * G * e * (E_MeV * 1e6) / (1e6 * C);fprintf('%s %.3f MeV → %.2e V\n',...sources(i).name, E_MeV, mu_V);end
end

运行结果

matlab 模拟闪烁体探测器全能峰

clc;clear;close all %% 参数设置 num_events 1e5; % 模拟事件数 E 662e3; % γ射线能量（eV） Y 38000; % 光产额（photon/MeV，NaI(Tl)） eta 0.2; % 量子效率 G 1e6; …...

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【＜二＞丹方改良：Spring 时代的 JavaWeb】之 Spring Boot 中的日志管理：Logback 的集成

<前文回顾> 点击此处查看合集 https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12907601.html?fromshareblogcolumn&sharetypeblogcolumn&sharerId12907601&sharereferPC&sharesourceFoyoDesigner&sharefromfrom_link <今日更新> 一、开篇整…...

编程日记 2025/6/28 7:13:10

记录一次渗透测试/常用命令

渗透测试常用命令速览：从扫描到提权再到流量劫持在渗透测试中，命令行工具是我们的得力助手。本文总结了我最近在测试虚拟机靶机（IP: 192.168.73.129）时用到的主要命令，涵盖网络扫描、暴力破解、权限提升、数据修改和…...

编程日记 2025/7/17 6:42:14

C++11QT复习（二）

文章目录 Day4-4 New 与 delete 表达式（2025.03.20）1. new 表达式的三个步骤2. delete 表达式的两个步骤3. new[] 与 delete[] Day5 类的定义和关键字再探（2025.03.24）1. C 关键字 const、static、extern2. 类的定义：C…...

编程日记 2025/7/10 4:56:05

Pytorch学习笔记（十）Learning PyTorch - Learning PyTorch with Examples

这篇博客瞄准的是 pytorch 官方教程中 Learning PyTorch 章节的 Learning PyTorch with Examples 部分。官网链接：https://pytorch.org/tutorials/beginner/pytorch_with_examples.html 完整网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1L9PVZ-KRDGVER-AJnXOvlQ?pwdaa2m…...

编程日记 2025/7/18 11:05:56

如何使用DeepSeek编写测试用例？

一、DeepSeek在测试用例设计中的定位 DeepSeek作为AI工具，并非直接替代测试设计，而是通过以下方式提升效率：快速生成基础用例框架（等价类、边界值等）智能补充易遗漏场景（如特殊字符、异常流）自动化脚本片段生成（Python/pytest/JUnit等）测试数据构造建议（符合业务…...

编程日记 2025/7/16 16:59:26

sql server如何提高索引命中率

#新星杯14天创作挑战营第9期# 前言近期发现以前开发的系统运行缓慢，经排查，发现有很大的优化空间。数据库版本使用的是sql server，主要有以下一些问题点：数据表无索引、一些不规范的写法（例如in、大表关联&#xff0…...

编程日记 2025/7/15 8:19:35

FALL靶机

下载靶机，可以看到靶机地址在kali上扫描靶机的端口和目录文件访问：http://192.168.247.146/test.php，他提示我们参数缺失我们爆破一下他的参数使用kali自带的fuzz FUZZ就是插入参数的位置 -w 指定字典文件 wfuzz -u "http://192.…...

编程日记 2025/7/14 1:53:35

北斗导航｜改进最小二乘残差法的接收机自主完好性监测算法原理，公式，应用，研究综述，matlab代码

改进最小二乘残差法的接收机自主完好性监测算法研究摘要本文针对传统最小二乘残差RAIM算法在复杂环境下检测性能不足的问题，提出了一种基于加权抗差估计的改进算法。通过引入IGGⅢ权函数构建抗差最小二乘模型，结合滑动窗口方差估计和自适应阈值调整机制，显著提升了算法对…...

编程日记 2025/7/2 20:47:02

WPF 浅述ToolTipService.ShowOnDisabled

WPF 浅述ToolTipService.ShowOnDisabled ToolTipService.ShowOnDisabled 属性可以让工具提示在控件禁用状态下仍然显示。这是一个非常方便且简洁的方式。使用 ToolTipService.ShowOnDisabled，你可以通过设置 ToolTipService.ShowOnDisabled 属性来确保即使在控件禁…...

编程日记 2025/7/17 12:43:33

嵌入式硬件工程师从小白到入门-PCB绘制（二）

PCB绘制从小白到入门：知识点速通与面试指南一、PCB设计核心流程需求分析明确电路功能（如电源、信号处理、通信）。确定关键参数（电压、电流、频率、接口类型）。原理图设计元器件选型：匹配封装、电压、…...

编程日记 2025/7/16 22:04:25

05 Python 元组：不可变序列的解析和应用

文章目录前言元组定义元组的运算索引操作切片操作连接和重复运算循环遍历元组中的元素成员运算内置函数运算打包和解包操作交换变量的值前言在 Python 编程领域，元组（Tuple）是一类极为重要的数据结构。它属于不可变的序列类型&#xff0…...

编程日记 2025/7/18 4:25:16

MATLAB 批量移动 TIF 文件至分类文件夹

文章目录前言一、步骤二、代码前言本代码用于从指定的源文件夹 (sourceFolder) 中筛选所有 .tif 文件，并根据文件名的特定关键词（Daynight 和 FDI）将其分类移动到相应的目标文件夹 (targetDaynightFolder 和 targetFDIFolder)。一、步骤…...

编程日记 2025/7/15 4:18:37

Milvus×最新版DeepSeek v3：对标Claude，本地数据五分钟写网站

前言就在昨晚，DeepSeek v3推出了新版本V3-0324，再次一夜爆火。虽然官方表示“这只是一次小升级”“API接口和使用方式不变”，但经过Zilliz的第一时间实测，我们发现无论是逻辑能力，还是编程能力，相较原本的…...

编程日记 2025/7/17 10:04:36

抽象代数：群论

系列笔记为本学期上抽象代数课整理的，持续更新。群的相关定义群的定义群是一个带有满足结合律、单位元、逆元的二元运算的集合，记作 ( G , ⋅ ) \left({G, \cdot}\right) (G,⋅)。若群运算满足结合律，则该集合构成半群。如果该半群中含…...

编程日记 2025/7/16 22:40:33

基于 mxgraph 实现流程图

mxgraph 可以实现复杂的流程图绘制。mxGraph里的Graph指的是图论(Graph Theory)里的图而不是柱状图、饼图和甘特图等图(chart)，因此想找这些图的读者可以结束阅读了。作为图论的图，它包含点和边，如下图所示。交通图横道图架构图 mxGrap…...

编程日记 2025/7/9 7:52:45

Stereolabs ZED Box Mini：机器人与自动化领域的人工智能视觉新选择

在人工智能视觉技术快速发展的今天，其应用场景正在持续拓宽，从智能安防到工业自动化，从机器人技术到智能交通，各领域都在积极探索如何利用这一先进技术。而 Stereolabs 推出的ZED Box Mini，正是一款专为满足这些多样化…...

编程日记 2025/7/18 17:43:04

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