《核数据处理》2 核数据认识与特征
新2024秋季高一必修1信息技术人教中图版第3章数据处理与应用《数据处理的一般过程:数据分析》
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教学设计:新2024秋季高一必修1 信息技术人教中图版第3章数据处理与应用《数据处理的一般过程:数据分析》一、教学目标(核心素养)1.信息意识:学生能够认识到数据分析在数据处理中的核心地位,理解数据分析对于信息提取、问题解决及决策支持的重要性。
2.数字化学习与创新:学生能够掌握数据分析的基本方法和工具,能够运用所学知识和技能进行简单的数据分析。
3.计算思维:通过数据分析的学习,培养学生的逻辑思维、数据推理和问题解决能力,学会从数据中提取有价值的信息。
4.信息社会责任:引导学生关注数据分析中的伦理问题,如数据隐私、数据真实性等,培养负责任的数据分析态度。
二、教学重点•理解数据分析的概念、目的和重要性。
•掌握数据分析的基本方法和步骤。
三、教学难点•如何选择合适的分析工具和方法进行数据分析。
•如何解读数据分析结果,并将其应用于实际问题解决。
四、教学资源•多媒体课件(包含数据分析的概念、方法、案例等)。
•数据分析软件(如Excel、SPSS等)的演示和操作材料。
•教材及配套习题册。
•互联网资源,用于展示数据分析的实际应用和案例。
五、教学方法•讲授法:介绍数据分析的基本概念、目的、重要性和基本方法。
•演示法:通过实际操作演示数据分析软件的使用和数据分析流程。
•案例分析法:通过分析实际案例,帮助学生理解数据分析的应用场景和结果解读。
•实践操作法:组织学生分组进行数据分析活动,体验数据分析的全过程。
六、教学过程1. 导入新课•情境导入:展示一个与日常生活或社会热点相关的数据分析案例(如电商平台用户行为分析、城市交通流量分析等),引导学生思考这些分析背后的意义和价值。
•提问导入:提问学生:“你们知道这些数据是如何被分析的吗?它们又能告诉我们什么?”引发学生兴趣,进入数据分析的学习。
2. 新课教学•数据分析概念讲解:•定义:数据分析是指运用统计、数据挖掘等方法对收集到的数据进行处理、分析和解释的过程。
•目的:提取数据中的有用信息,为决策提供支持。
信息技术必修一《数据与计算》第一单元第一节《数据信息与知识》教案
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第一单元第一节《 数据、信息与知识》教 案
一、课标要求及设计依据
依据《普通高中信息技术课程标准2017年版》(2020年修订),本课程旨在培养学生的信息意识、计算思维和数字化学习与创新能力。学生应理解数据、信息与知识的概念及其相互关系,掌握数据的收集、处理和分析的基本方法,并能在实际问题解决中运用所学知识。
十、教学反思(教师课后根据上课实际情况自行填写)
本节课的教学目标基本达成,学生对数据、信息与知识的概念有了较为清晰的理解,并通过案例分析和实践操作加深了认识。然而,在实践操作环节,部分学生表现出对工具使用的不熟悉,这提示我在未来的课程中需要加强对工具使用的指导。此外,我还需进一步激发学生对理论知识的兴趣,使他们能够更加积极地参与到课堂活动中来。
教师行为:指导学生使用数据收集工具,进行简单的数据采集和处理。
学生行为:在教师的指导下,进行实际操作,体验数据采集和处理的过程。
设计目的:通过实践加深学生对数据采集和处理的理解。
(五)小组合作学习(5分钟)
教师行为:分配小组合作任务,鼓励学生共享信息,共同解决问题。
学生行为:小组成员相互协作,共同完成任务。
o学生能够在团队合作中共享信息,展现协作精神和创新能力。
五、教学重难点
教学重点:数据、信息与知识的概念理解及其在现实世界中的应用。
教学难点:数据收集和处理的实际操作,以及如何将理论知识应用于解决复杂问题。
六、教学策略
采用案例教学法、合作学习法和探究式学习法,结合多媒体教学资源和实际操作演练,引导学生主动探索和实践,以提高课堂参与度和学习效果。
四、教学目标及核心素养目标
三维目标:
o知识与技能:学生能够理解数据、信息与知识的概念,掌握数据采集与处理的基本技能。
数学核心素养下的单元作业设计:以北师六上“数据处理”单元为例
![数学核心素养下的单元作业设计:以北师六上“数据处理”单元为例](https://img.taocdn.com/s3/m/56be86c0f9c75fbfc77da26925c52cc58bd69080.png)
数学核心素养下的单元作业设计:以北师六上“数据处理”单元为例《数学课程标准(2022 年版)》提出:“通过义务教育阶段的数学学习,学生逐步会用数学的眼光观察现实世界,会用数学的思维思考现实世界,会用数学的语言表达现实世界。
”随着课程改革的不断深入,发展学生数学核心素养已经成为当下数学教学的重要研究方向。
数学作业设计作为数学教学的重要环节,对巩固课堂所学知识内容、发展数学核心素养具有重要作用。
因此,在进行数学作业设计时,不仅要关注学生对数学知识的巩固、基本技能的提升、基本思想的感悟,还要关注学生数学核心素养的发展。
下面以北师大版六年级上册“数据处理”单元的作业设计为例,从培养学生数据意识的视角谈一谈基于数学核心素养的作业设计。
01关注学习过程学生的学习应当是一个生动活泼的、主动的和富有个性的过程,学生的数学核心素养正是在学习过程中逐渐形成和发展的。
基于核心素养的单元作业设计要依托数学课程标准的要求,关注学生的学习过程。
《数学课程标准(2022 年版)》指出:“根据实际问题需要,经历数据收集、整理和分析的过程,能合理述说数据分析的结论。
”因此,“数据处理”单元的作业设计,要从实际情境和真实问题入手,让学生经历收集、整理和分析数据的过程,引导学生学会合理运用各种数据说话,作出科学的推断和理性的决策,从而培养学生的数据意识。
例如,“数据处理”单元作业中,教师设计了这样一道习题:“十四五”规划和 2035 年远景目标纲要中提出,要广泛开展全民健身运动,以青少年为重点开展国民体质监测和干预。
仰卧起坐对青少年的健康有很多好处。
下表是《国家学生体质健康标准》中的六年级男生或女生 1分钟仰卧起坐的评分标准:调查你所在学校六年级 20 名男生或女生的 1 分钟仰卧起坐成绩(包括自己),分等级整理,并制作统计图,对照评分标准,你对各个等级的同学有什么建议?本作业依据“十四五”规划和2035年远景目标纲要中提出以青少年为重点开展国民体质监测和干预,设计学生熟悉的仰卧起坐运动的真实生活情境,让学生调查六年级20名男生或女生的1分钟仰卧起坐成绩,对调查的数据进行分组整理并制作统计图,进一步从统计图中获取信息加以对比分析,根据实际成绩和评分标准对各个等级的同学提出合理的建议。
《核数据处理》4 峰位与峰区的确定
![《核数据处理》4 峰位与峰区的确定](https://img.taocdn.com/s3/m/96995b7005087632311212e9.png)
i
原始能谱数据 方波函数变换后的数据 类高斯函数变换结果
4.6 各方法比较
表4.1 各种寻峰方法寻峰效果的比较
寻峰方法
弱峰检测能力 重叠峰分辨能力
简单比较法
很差
很差
一阶导数法
差
差
二阶导数法
差
好
三阶导数法
很差
最好
高斯乘积函数法 好
中等
协方差法
中等
好
对称零面积法 中等
好
核数据处理
第四章 峰位与峰区的确定
确定核素指纹,首先必须精确确定能谱中含有的特征射线 峰的位置。
寻峰算法应具备以下性能: ■ 能识别弱峰,特别是高康普顿平台上的弱峰 ■ 能有效地剔除假峰 ■ 比较高的重峰分辨能力
4.1 简单比较法
Counts
2000 1500
Fitted values of counts at characteristic peaks ,which have been discovered by the peak-searching method
图4-1 单峰导数图
图4-2 重叠的组合峰导数图
4.4 协方差寻峰法
设 yi j fi C j bi j ,i m, m
m
m
m
m
f g gg C gy C (ggC C ) g y ffii
m m w C j CCj jyiymij jm j mi
1000
4.2 高斯乘积函数找峰法
假设特征峰为
yi
A
2
imp
e 2 2
2
取能谱中四个点i-m-j, i-m, i, i+j,那么
j jm
《数据处理》教学设计
![《数据处理》教学设计](https://img.taocdn.com/s3/m/4cd4090077c66137ee06eff9aef8941ea76e4b66.png)
数据处理(六年级数学)【单元学习主题】1.主题名称:数据处理2.主题解读(1)数学学科核心素养(分析主题来源)伴随着大数据时代的到来,数据分析已经深入到现代社会生活的各个方面,开拓了数学研究与应用的领域。
数据分析充分体现了归纳推理的有效性,体现了归纳推理是逻辑推理的本质特征。
数据分析能力已经成为公民应当具备的基本素养。
在数学教学活动中,注重培养学生数据分析与获取知识的核心素养,有利于学生养成基于数据探究事物本质和变化规律的习惯,有利于学生提升基于数据表达现实问题的能力,有利于学生学会基于数据提取有用信息、获得知识的能力。
(2)课程标准(对于学生学习的意义)《标准》新增设了“统计与概率”的课程内容,这是小学数学新课程内容的一个创新设计。
新课标提出,培养学生的数据分析观念,让学生了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究,收集数据,通过分析做出判断,体会数据中蕴含的信息,了解对于同样的数据可以有多种分析的方法,需要根据问题背景选择合适的方法;通过数据分析体验随机性,一方面对于同样的事情每次收集到的数据可能不同,另一方面只要有足够的数据就可能从中发现规律。
(3)教材(对学生学习的价值)数据分析是统计的核心,让学生学习条形统计图、扇形统计图、折线统计图等常见的统计图,并且能用它们直观、有效地表示数据,能根据问题背景选择合适的统计图,借助数据分组,初步体会数据的随机性到联系性,进一步提高学生表示数据、分析数据的能力。
(4)学生学情(对学生的适宜性)本单元是在学生已经学习了条形统计图、折线统计图等常见统计图,并且能用它们直观、有效地表示数据的基础上进行教学的。
六年级的学生思想活跃,已经具备一定分析数据的能力。
通过学习本单元,让学生能根据问题的背景选择合适的统计图,进一步提高学生表示数据、分析数据的能力。
【单元学习目标】1.目标确定本单元的主要内容有:认识扇形统计图、根据实际需要选择合适的统计图、身高的选择(学会分段处理数据、分析数据)、身高的变化(能根据统计图进行合理的预测)这四方面活动引导学生从不同的角度分析数据,以便从数据中获得尽可能多的信息,并发现蕴含其中的一些规律。
1.1数据及其特征-粤教版(2019)高中信息技术必修一教学设计
![1.1数据及其特征-粤教版(2019)高中信息技术必修一教学设计](https://img.taocdn.com/s3/m/66aab0172f3f5727a5e9856a561252d380eb20a9.png)
B. 中位数
C. 方差
D. 平均数
答案:D
解析:平均数是数据集中趋势的一种度量,可以通过将所有数据相加然后除以数据的个数来计算。
八、教学反思与总结
今天教授的是《数据及其特征》这一课,看着学生们认真听讲的样子,我觉得自己准备的课程还是相当成功的。我通过一些生活中的实例,让学生们能够更好地理解数据的各种类型和表示方法,同时也通过具体的案例分析,让学生们了解了数据的特征及其重要性。
二、核心素养目标
本节课的核心素养目标包括数据意识、信息意识、信息处理能力和创新思维。通过学习数据及其特征,学生将培养对数据的认识和敏感度,增强信息意识,能够主动发现和收集信息。同时,学生将掌握数据表示方法和特征分析技巧,提高信息处理能力。在学习过程中,学生将发挥创新思维,运用数据特征解决实际问题。这些核心素养目标的实现将有助于学生全面发展,为未来的学习和工作打下坚实基础。
每组选出一名代表,准备向全班展示讨论成果。
5. 课堂展示与点评(15分钟)
目标: 锻炼学生的表达能力,同时加深全班对数据及其特征的认识和理解。
过程:
各组代表依次上台展示讨论成果,包括主题的现状、挑战及解决方案。
其他学生和教师对展示内容进行提问和点评,促进互动交流。
教师总结各组的亮点和不足,并提出进一步的建议和改进方向。
1.1数据及其特征-粤教版(2019)高中信息技术必修一教学设计
课题:
科目:
班级:
课时:计划1课时
教师:
单位:
一、教学内容分析
本节课的主要教学内容为粤教版(2019)高中信息技术必修一1.1数据及其特征。内容包括数据的定义、数据类型、数据表示以及数据的特征等。
教学内容与学生已有知识的联系:学生在初中阶段已经学习了数据的概念,对本节课的内容有一定的了解。本节课将进一步深入探讨数据的各种类型,如数值数据、文本数据、图像数据等,以及这些数据的表示方法和特征,如数据的大小、数据的变化趋势等。通过本节课的学习,学生将能够更加深入地理解数据,为后续的数据处理和分析打下基础。
核数据处理实验报告
![核数据处理实验报告](https://img.taocdn.com/s3/m/e24d0729453610661ed9f472.png)
核数据处理设计报告题目:SNIP算法扣除谱数据本底学生姓名:x x x班级: 0 9 0 2 x x学号:0 9 0 2 1 x x x指导教师:吴 x x日期:2012 . 06 . 24SNIP算法扣除谱数据本底摘要:在自然能谱全谱分析中,为了分离无用信息及提高解释精度,必须进行全谱连续本底自动扣除。
首先介绍能谱本底的来源及特征,了解SNIP方法在能谱本底扣除中的初步应用。
分析得出:高次滤波函数或滤波窗口较窄的情况下,SNIP方法能有效地抑制康普顿散射的影响,并对本底峰、散射射线及屏蔽材料的特征X射线等本底因素的影响有很强的消弱作用,但同时也会减少全能峰计数。
而采用低次滤波函数或较宽的滤波窗口时,SNIP方法不仅不能对本底计数起到很好的抑制作用,反而增加本底计数对全能峰计数的影响。
通过实例分析,SNIP方法能精确确定边界道,滤波窗口在很宽的变化范围内,SNIP方法对天然放射性核素比活度分析精确度均较高。
为了深入了解SNIP方法我们采用SNIP方法分析样品扣除cu 谱的本底。
关键词:SNIP方法扣除本底全能谱峰面积SNIP algorithm less spectral data backgroundAbstract: In the full spectrum of natural energy spectrum analysis, in order to separate the useless information and improve interpretation accuracy, must be carried out automatically deduct the full spectrum of continuous background. First to introduce the end of the energy spectrum of this source and characteristics of the SNIP method in the deduction of the end of the spectrum of this initial application. Analysis obtained: high filtering function or filtering a narrow window of the SNIP method can effectively suppress the influence of Compton scattering, and the background peak, scattering rays and shielding materials, the characteristic X-rays and other background factors weaken the role of a strong, but it will also reduce the Almighty peak count. Low filtering function or wide filter window, the SNIP method not only can not count on the background played a very good inhibition, but increased the background count Almighty peak count. By case analysis, the SNIP method can accurately determine the boundary Road, the filter window in a wide range of variation within the SNIP method of natural radionuclide specific activity analysis are high precision. To better understand the method SNIP SNIP method of analysis of samples less cu spectrum background.Keywords: SNIP method, net of background Almighty peak area一、设计目的1. 提高学生自学能力,对知识的掌握程度。
高中信息技术课标中数据科学的学习要求
![高中信息技术课标中数据科学的学习要求](https://img.taocdn.com/s3/m/2ac07f3158eef8c75fbfc77da26925c52cc59180.png)
专 题*********************6中国信息技术教育张渤 山东省桓台第一中学高中信息技术课标中数据科学的学习要求《普通高中信息技术课程标准(2017年版,2020年修订)》(以下简称《课标》)融合了数据科学的理念,通过系统规划、设计内容标准,以满足学生的学科核心素养培养和个性发展需求。
下面笔者从大概念、实例、个性发展等不同角度梳理学习要求。
●数据大概念的学习与应用要求1.认识数据《课标》明确了学科核心大概念为数据、算法、人工智能、信息系统等。
其中,数据作为基础与核心,以必修模块1“数据与计算”为主,贯穿在所有模块中。
信息是信息社会的重要资源,而信息是由数据来承载的。
《课标》要求在认识数据的基本概念、表现形式、获取(采集)方法以及处理、应用等基础上,深入了解信息社会。
2.应用软件或平台工具处理数据《课标》要求掌握相应的数据处理工具,通过对数据的加工以充分利用数据解决问题。
选择性必修模块“数据与数据结构”“数据管理与分析”,是在必修模块的基础上的认知层次提升,也是应用水平提升。
●数据实例选取来源于生活要求①在内容要求上,《课标》以生活、实践中的案例为主,要求数据来源多以现实生活为主,这样的设计让学生能够在应用实践中加深对相关概念、技术的理解,打消对陌生领域的恐惧,激发学生的学习积极性。
从生活实例中学习知识,所学知识用于解决现实生活中的问题,充分体现项目学习的意义。
②增强信息意识,发展计算思维。
在数据相关知识的学习过程中,《课标》不仅强调数据知识体系的系统性,更关注学生如何理解应用知识,如何创造性地运用知识解决问题。
在内容要求上,《课标》多处提到“通过解决实际问题”的学习方法,在理解数据的基础上认识数据的影响,完成分析报告,通过列举实例理解抽象数据等。
这些设计不仅帮助学生在从具体到抽象的过程中提高思维水平,还在学习活动中形成对数据的个性化的思想认识和分析方法。
● 学科核心素养的基础培养与个性化发展要求作为一门基础课程,信息技术除了承担必要的学生学科核心素养培养外,同时兼顾有志趣、有特长的专业人才的发掘功能。
核数据处理复习资料
![核数据处理复习资料](https://img.taocdn.com/s3/m/8e1830a30129bd64783e0912a216147917117e9a.png)
第一章:能谱数据的获取什么是核辐射探测器核辐射探测器是将入射射线的信息(能量、强度、种类等)转换成电信号或者其它易测量信号(光、热、色或径迹)的转换器,即传感器或换能器。
利用辐射在气体、液体或固体中引起的电离、激发效应或其它物理、化学变化进行辐射探测的器件称为辐射探测器核辐射探测器的工作原理• 基于粒子与物质的相互作用。
• 带电粒子:与物质中原子的轨道电子直接相互作用;• γ/X射线:光电效应,康普顿效应,电子对效应• 中子:核反应产生带电粒子核辐射探测器的分类按工作原理分类:• 利用射线通过物质产生的电离现象做成的辐射探测器• 利用射线通过物质产生的荧光现象做成的辐射探测器。
闪烁体探测器N aI(Ti) C sI(Ti/Na) BGO LaBr3• 利用辐射损伤现象做成的探测器。
径迹探测器CR-39径迹片。
• 利用射线与物质的核反应或相互碰撞产生易于探测的次级。
自给能探测器利用射线与物质的相互作用的其它原理制成的辐射探测器切伦琴科夫探测器。
热释光探测器谱仪中为什么需要前置放大器:1.由于探测器输出的信号比较小,提高信号的差异匹配后续电路,必须对信号进行放大。
2.直接将两者连接在一起,系统笨重,且可能受周围环境(空间太小,辐射太强)的影响。
3.同时为减少探测器输出端到放大器间的分布电容、匹配传输线阻抗,减少外界干扰,提高信噪比。
前置放大器的作用:1.提高系统的信噪比2.减少信号传输过程中外界干扰的相对影响3.合理布局,便于调节与使用4.实现阻抗转换与匹配模拟式谱仪采集一个信号的过程数字化谱仪与模拟式谱仪的区别与联系数字化谱仪:对探测器输出脉冲信号进行采样模拟式谱仪:第二章:能谱数据的特征线状谱转变成类高斯峰的原因a)探测器产生离子对的统计涨落b)探测器的边缘效应c)电子线路的弹道亏损d)脉冲堆积效应谱线“拖尾”形成的根源低能拖尾:当探测器介质中存在缺陷时,该缺陷会复合或俘获电子(或空穴),导致实际收集的电量减少,其结果使得计数从高能段向能端转移,峰偏离高斯分布,出现“低能拖尾”。
【海淀高中信息技术】第三单元-数据处理与应用教材教法分析
![【海淀高中信息技术】第三单元-数据处理与应用教材教法分析](https://img.taocdn.com/s3/m/c25a59e4caaedd3382c4d366.png)
学科大概念
指能反映学科的本质,居于学科的中心地位,具有较为广泛的适用性和解释力的原理、 思想和方法,其主要特征为: (1)能反映学科的主要观点和思维方式,是学科结构的骨架和主干部分; (2)能统摄或包含大量的学科知识,具有普遍性和广泛的解释力; (3)能提供对于理解知识、研究和解决问题的思想方法或关键工具,可运用于新的 情境,具有持久的可迁移应用价值。
数据分析和数据可视化是数据处理最重要的部分。只有对采集到的数据进行有效的数据分 析,才能从中获得有价值的信息,并为人们的决策提供依据。数据分析的结果是通过可视 化的呈现与表达,能更有效、直观地传递信息,便于人们理解和接受。 重点是学会使用恰当的方法分析数据,选择合适的工具和可视化形式表达与呈现数据。
通过电子表格程序 通过python程序:安装pandas库
第2节 数据采集与整理
数据安全
如课时充足,可参考教参中的文稿 如课时紧张,建议让学生了解数据安全,引起重视。
可以结合《中国互联网络发展状况统计报告》里面的数据和图表,进行说明。
第2节 数据采集与整理
项目实施
1.按项目规划的步骤采集数据 2.小组成员汇总数据,整理数据
第3节 数据分析与呈现
数据分析的方法 平均分析法是利用平均数指标来反映某一特征数据总体的一般水平。
第3节 数据分析与呈现
数据分析的方法 结构分析法是在统计分组的基础上,计算各组成部分所占比重,届就是将各 部份与总体进行对比,以分析事物的内部结构、了解部份与整体的关系等等。
第3节 数据分析与呈现
第3节 数据分析与呈现
主要内容:
• 数据分析:用适当的计算方法与工具对手机来的数据进行处理,提取有用 信息,形成结论从而支持决策。 • 数据分析的作用:了解事物现状;剖析事物的发展历程;预测事物的未 来走向 • 数据分析的基本方法:对比分析法;平均分析法;结构分析法 • 体验数据分析:用电子表格;用在线数据分析平台;用编程工具
数据处理方案
![数据处理方案](https://img.taocdn.com/s3/m/eb7cc1ea68dc5022aaea998fcc22bcd126ff42b1.png)
数据处理方案第1篇数据处理方案一、背景随着信息技术的高速发展,数据已成为企业核心资产之一。
为充分发挥数据价值,确保数据安全,提高数据处理效率,依据《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国网络安全法》等相关法律法规,结合本企业实际情况,制定本方案。
二、目标1. 确保数据收集、存储、传输、处理、销毁等环节合法合规;2. 提高数据处理效率,降低数据处理成本;3. 保障数据安全,防范数据泄露、损毁等风险;4. 促进数据资源的合理利用,发挥数据价值。
三、范围本方案适用于本企业内部涉及数据收集、存储、传输、处理、销毁等环节的所有部门及人员。
四、组织架构1. 设立数据管理领导小组,负责制定数据管理策略、目标、计划,审批重大数据管理事项;2. 设立数据管理办公室,负责组织、协调、监督、检查数据管理工作,定期向数据管理领导小组汇报;3. 各部门设数据管理员,负责本部门数据管理工作的具体实施。
五、数据处理流程1. 数据收集:遵循合法、正当、必要的原则,明确数据收集范围,确保收集的数据与业务需求相关;- 通过合法途径获取数据;- 获取数据时,明确告知数据来源、用途、范围等;- 获取数据前,获取数据主体同意。
2. 数据存储:采取加密、脱敏等技术措施,确保数据安全;- 数据存储设备应具备一定的安全防护能力;- 数据存储期限应遵循相关法律法规要求;- 定期对存储数据进行备份。
3. 数据传输:采用安全可靠的传输方式,防止数据泄露;- 数据传输过程中,采取加密、身份验证等措施;- 建立数据传输监控机制,记录传输过程;- 确保数据传输到指定的合法目的地。
4. 数据处理:对数据进行分类、清洗、整合等处理,提高数据质量;- 数据处理过程遵循相关法律法规;- 数据处理结果确保客观、真实、准确;- 建立数据处理记录,以备查验。
5. 数据销毁:对不再使用的数据进行安全销毁,防止数据泄露;- 数据销毁过程遵循相关法律法规;- 采取物理销毁或逻辑销毁等方式;- 记录数据销毁过程,以备查验。
核数据——精选推荐
![核数据——精选推荐](https://img.taocdn.com/s3/m/23a5f21e4b7302768e9951e79b89680203d86b34.png)
核数据《核数据处理》课程设计报告在本课程设计中,所要做的是对所给的谱数据进⾏⼀系列处理,达到想要的结果。
在对所给的数据进⾏图像成型时,会发现谱线有很多“粗糙”之处,这是由于在实验中得到这些谱数据的时候会有噪声的⼲扰或统计涨落的影响,造成谱数据的不平滑,⽽此就会形成谱线中真峰被湮没。
在此,我们需对谱线进⾏平滑处理和寻峰。
谱数据的平滑就是以⼀定的数学⽅法对谱数据进⾏处理,减少谱数据的统计涨落,但平滑之后的谱曲线应尽可能的保留平滑前谱曲线中有意义的特征,峰的形状、峰的净⾯积和峰的位置不应产⽣很⼤的变化,在进⾏平滑处理时,只要选择合适的滤波⽅法,就能够使平滑后的谱既保留了原始谱中的峰和本底的形状和⼤⼩,⼜得到最佳信噪⽐。
⽽在能谱数据中进⾏寻峰是为了找出各个峰的峰位,再根据各个峰的能量来决定被测样品中是否存在某种核素,其寻峰最关键的⽬的是为了判别是否有峰的存在。
在寻峰之后确定峰的峰位和道址,以及峰位的计数。
寻峰的⽅法有很多种,每种⽅法都有优缺点,但不管哪种⽅法要从谱中正确的找到全部存在的峰是⽐较困难的。
2、实验内容2.1 读取谱数据⽂件,对原始谱数据作图2.2 对所给的谱数据进⾏平滑处理,利⽤各种⽅法处理,再对谱线进⾏平滑前与平滑后的⽐较2.3 在平滑后的谱数据的基础上进⾏寻峰,找出峰位的道址和计数。
3.1 谱平滑处理的⽅法及原理:重⼼法原理:所谓的重⼼法就是假设光滑后的数据是原来数据的重⼼。
对某⼀点的集合体,由于各质点所受到的合外⼒的⼤⼩和⽅向不同,导致各点质向不同⽅向运动不同的距离,如果质点系所受的合外⼒为0,那么该物体的重⼼不变。
对于能谱⽽⾔,由于噪声信号的幅度平均值为0,所以谱线上各数据点的重⼼是不变的。
假设噪声对相邻两道计数的⼲扰相同时,则对于第i 道及第i+1道数据的重⼼应为此两道数据的平均值。
由于能谱中不存在半道,则可以推断重⼼法的3点平滑公式: )2(4121+--++=i i i i y y y y (1)5点平滑公式: )464(1612112++---++++=i i i i i i y y y y y y (2)7点平滑公式: )61520156(641321123+++----++++++=i i i i i i i y y y y y y y y (3)这种平滑⽅式的优点是全因⼦都是正数,平滑之后的谱数据不可能出现负值,从⽽提⾼了光滑之后的谱数据的可靠性。
核辐射测量数据处理习题及答案
![核辐射测量数据处理习题及答案](https://img.taocdn.com/s3/m/12fa505ee45c3b3567ec8baf.png)
核数据处理理论知识核辐射测量数据特征:随机性(被测对象测量过程)局限性混合型空间性数据分类:测量型计数型级序型状态型名义型精度:精密度正确度准确度统计误差:核辐射测量中,待测物理量本身就是一个随机变量。
准确值为无限次测量的平均值,实际测量为有限次,把样本的平均值作为真平均值,因此存在误差。
变量分类:(原始组合变换)变量误差来源:(设备方法人员环境被测对象)误差误差分类:系统误差随机误差统计误差粗大误差放射性测量统计误差的规律答:各次测量值围绕平均值涨落二项分布泊松分布高斯分布精度的计算,提高测量精度的方法?答:采用灵敏度高的探测器增加放射源强度增加测量次数延长测量时间减少测量时本底计数放射性测量中的统计误差与一般测量的误差的异同点?答:不同点:测量对象是随机的,核衰变本身具有统计性,放射性测量数据间相差可能很大。
测量过程中存在各种随机因素影响。
相同点:测量都存在误差。
样本的集中性统计量?答:算术平均值几何平均值中位数众数(最大频数)样本的离散性统计量?答:极差方差变异系数或然系数算术平均误差单变量的线性变换方法?答:1.标准化变换 2.极差变换 3.均匀化变换 4.均方差变换单变量的正态化变换方法?答:标准化变化角度变换平方根变换对数变换数据网格化变换的目的?答:1.把不规则的网点变为规则网点 2.网格加密数据网格变换的方法?答:1.插值法(拉格朗日插值三次样条插值距离导数法方位法)2.曲面拟合法(趋势面拟合法趋势面和残差叠加法加权最小二乘拟合法)边界扩充的方法有哪些?答:拉格朗日外推法余弦尖灭法偶开拓法直接扩充法补零法核数据检验目的:1.帮助检查测量系统的工作和测量条件是否正常和稳定,判断测量除统计误差外是否存在其它的随机误差或系统误差2.确定测量数据之间的差异是统计涨落引起的,还是测量对象或条件确实发生了变化引起的变量选择的数学方法:几何作图法(点聚图数轴)相关法(简单相关系数逐步回归分析秩相关系数)秩和检验法谱数据处理—问答题谱的两大特点?答:1.放射性核素与辐射的能量间存在一一对应关系2.放射性核素含量和辐射强度成正比谱光滑的意义是什么?方法有哪些?答:意义1.由于核衰变及测量的统计性,当计数较小时,计数的统计涨落比较大,计数最多的一道不一定是高斯分布的期望,真正峰被湮没在统计涨落中2.为了在统计涨落的影响下,能可靠的识别峰的存在,并准确确定峰的位置和能量,从而完成定性分析,就需要谱光滑3.由于散射的影响,峰边界受统计涨落较大,需要谱光滑方法算术滑动平均法重心法多项式最小二乘法其他(傅里叶变换法)寻峰的方法有哪些?答:简单比较法导数法对称零面积变换法二阶插值多项式计算峰位法重心法拟合二次多项式计算峰位法峰面积计算的意义和方法?答:1)峰面积的计算是定量分析的基础。
高中数学六大核心素养
![高中数学六大核心素养](https://img.taocdn.com/s3/m/9cad275e3968011ca200910d.png)
高中数学六大核心素养教育部《普通高中数学课程标准》修订组组长、博士生导师王尚志教授提出,中国学生在数学学习中应培养好数学抽象、逻辑推理、数学建模、数学运算、直观想象、数据分析六大核心素养。
(1)数学抽象数学抽象是指舍去事物的一切物理属性,得到数学研究对象的思维过程。
主要包括:从数量与数量关系、图形与图形关系中抽象出数学概念及概念之间的关系,从事物的具体背景中抽象出一般规律和结构,并且用数学符号或者数学术语予以表征。
数学抽象是数学的基本思想,是形成理性思维的重要基础,反映了数学的本质特征,贯穿在数学的产生、发展、应用的过程中。
数学抽象使得数学成为高度概括、表达准确、结论一般、有序多级的系统。
在数学抽象核心素养的形成过程中,积累从具体到抽象的活动经验。
学生能更好地理解数学概念、命题、方法和体系,能通过抽象、概括去认识、理解、把握事物的数学本质,能逐渐养成一般性思考问题的习惯,能在其他学科的学习中主动运用数学抽象的思维方式解决问题。
(2)逻辑推理逻辑推理是指从一些事实和命题出发,依据逻辑规则推出一个命题的思维过程。
主要包括两类:一类是从特殊到一般的推理,推理形式主要有归纳、类比;另一类是从一般到特殊的推理,推理形式主要有演绎。
逻辑推理是得到数学结论、构建数学体系的重要方式,是数学严谨性的基本保证,是人们在数学活动中进行交流的基本思维品质。
在逻辑推理核心素养的形成过程中,学生能够发现问题和提出命题;能掌握推理的基本形式,表述论证的过程;能理解数学知识之间的联系,建构知识框架;形成有论据、有条理、合乎逻辑的思维品质,增强数学交流能力。
(3)数学建模数学建模是对现实问题进行数学抽象,用数学语言表达问题、用数学知识与方法构建模型解决问题的过程。
主要包括:在实际情境中从数学的视角发现问题、提出问题,分析问题、构建模型,求解结论,验证结果并改进模型,最终解决实际问题。
数学模型构建了数学与外部世界的桥梁,是数学应用的重要形式。
数据安全法 解读
![数据安全法 解读](https://img.taocdn.com/s3/m/4b40d6c7846a561252d380eb6294dd88d0d23dc4.png)
数据安全法解读随着互联网的发展,数据已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
然而,在数据的大量使用中,数据泄露、数据滥用等问题也频频出现。
为了保障公民的个人信息安全,我国于2021年9月1日正式实施了《数据安全法》。
《数据安全法》是我国第一部以数据安全为主题的综合性法律,全文共计96条,涵盖了数据安全的方方面面。
本文将从法律的背景、法律的主要内容、法律的意义等方面对《数据安全法》进行解读。
一、法律背景我国的个人信息保护法律体系已经逐渐完善。
在《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法律的基础上,我国进一步出台了《数据安全法》。
《数据安全法》的出台,一方面是因为我国数据安全形势严峻,数据泄露、数据滥用等问题频频发生,损害了公民的合法权益;另一方面,也是因为我国数字经济发展迅速,数据已经成为了现代社会中最重要的生产要素之一,数据安全已经成为了国家安全的重要组成部分。
二、法律内容1. 基本原则《数据安全法》明确了数据安全的基本原则,包括合法、正当、必要、明确、安全等五个方面。
这些原则是数据安全的基础,对数据的采集、处理、存储、传输等方面都有明确的规定。
2. 数据分类《数据安全法》将数据分为个人信息、重要数据、核心数据三类。
其中,个人信息是指可以单独或者与其他信息结合识别个人身份的信息;重要数据是指与国家安全、经济发展、社会公共利益等密切相关的数据;核心数据是指国家安全、国民经济、社会发展等方面的重要数据。
3. 数据处理《数据安全法》规定了数据处理的流程,包括数据采集、处理、存储、传输等方面。
在数据处理的过程中,必须遵循数据安全的基本原则,保障数据的安全性、完整性、可用性等方面。
4. 数据安全责任《数据安全法》规定了数据安全的责任主体,包括数据处理者、数据使用者、数据管理者等方面。
在数据处理的过程中,必须遵循数据安全的基本原则,保障数据的安全性、完整性、可用性等方面。
5. 数据安全保障《数据安全法》规定了数据安全保障的措施,包括数据安全评估、数据安全管理制度、数据安全事件应急预案等方面。
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E 表示光电倍增管对分辨率的影响
谱数据处理——前言
其他影响:
探测器外面的物质,如铅屏蔽、样品材料等 物质的康普顿散射
韧致辐射对γ能谱的贡献(消耗在原子或分子 的激发上)
γ能谱中的特征X射线峰 X射线逃逸峰 两个γ光子能量的“加和” 大样品对γ能谱的影响 自然本底对样品γ能谱的贡献
所需的数据处理:
谱数据处理-多个累计计数(面积)、含量、活度等量值 预处理(数据的检验、选择、转换等) 统计分析 成图成像
谱数据处理——前言
ADC转换数据采集原理
信号幅度
8
6
2
5
10 6
t1
t2
t3
t4
t5
t6
10
2
8A/D转6换器将5脉冲下6降沿时的 模拟电压转换为数字量
t1
t2
t3
全谱测量(多道脉冲幅度分析器)
元素(核素)——能量——脉冲幅度(电压)—— 道址
Cs-137, 661keV; Fe-55, 5.989keV
计数(个数)
元素(核素)能量 脉冲(电压)幅度 道址
谱数据处理——前言
核辐射测量的特点
1.核辐射是核衰变的产物
原子核自发的发生核结构的变化,由一个元素的原子核转变 为另一个元素的原子核,同时伴随放射出粒子或电磁辐射的 现象。称为放射性衰变
Eph h 0 ,ε:电子的结合能。产生的峰叫光电 峰,或全能峰。
如137Cs的γ射线能量为661keV,产生的全能 峰的能量也是661keV。
谱数据处理——前言
伽玛射线与物质的相互作用(三大效应)
康普顿散射(康普顿—吴有训效应):
γ射线损失一部分能量并改向,产生反冲电子。 形成康普顿平台及反散射峰。
0.3%
↘
60 28
Ni
激发态 ↓γ 0.059MeV,99.7% ↘ β 0.31MeV ↓γ 1.17MeV ↓γ 1.33MeV
基态
谱数据处理——前言
放射性核素与辐射的能量间存在一一对应关系
1)铀系
核素 U-238 Th-234 Ra-226 Rn-222 Po-218 Pb-214
Bi-214
谱数据处理——前言
三大效应的几率分布
在低能与高原子序数Z 的物质范围内,光电效 应占优势
在中能与任何Z值物质 的范围内,康普顿散射 占优势
在高能与高Z物质的范 围内,电子对生成占优 势。
谱数据处理——前言
伽玛射线与物质的相互作用(三大效应)
光电效应:
把全部能量交给壳层电子,γ射线消失,产生光 电子。
37S的γ能谱
谱数据处理——前言
逃逸峰——正负电子对对全能峰的贡献:
正电子的湮没——形成全能峰
h E E 0.51 0.51
单逃逸峰:正电子湮没时放出的二个光子中有一个光子飞出晶体
h E E 0.51
双逃逸峰:正电子湮没时放出的二个光子中有二个光子飞出晶体
h E E
淹没光子峰:0.511MeV
Cs-137 0.66 MeV T= 30 a
Co-60 1.17 MeV T= 5.25 a
1.33 MeV
特点 : 核辐射的原始谱是线谱
谱数据处理——前言
仪器谱– 以NaI γ谱仪为例
定义:由能谱仪器测量得到的、被复杂化的核辐射 原始线谱,称为仪器谱。
线谱变成了具有高斯分布特征的形状—特点之一 具有单一能量的线谱,变成连续谱----特点之二
一个呈高斯分布的、有一定宽度的谱线。
用“能量分辨率”表示高斯分布曲线的宽度
谱数据处理——前言
谱线具有高斯分布特征的形状
用“能量分辨率”表示高斯分布曲线的宽度
能量分辨率可以写成: 2
E
表示“传输几率”的变化对分辨率的贡献
传输几率:一个荧光光子产生一个能达到光电倍 增管第一次阴极的电子的平均几率
K系:
E放>能E量Kab。(K层电子的吸收限):产生K层电子空穴,外层电子填充并释 Kα;Kβ
谱数据处理——前言
X射线特征谱
X射线:一种低能电磁辐射,一般几至几十keV。 特征X射线:其能量E取决于待测元素的原子序数。
L系:
E>ELab(L层电子的吸收限):产生L层电子空穴,外层电子填充并 释放能量。
E'
1
h
h 0
0 (1
cos
)
0.51
Ee 1
h 0
0.51
h 0 (1 cos)
如137Cs的反散射峰能量:
E1' 80
1
h 0 2h
0
661 184keV 1 2 * 661
0.51
0.51
谱数据处理——前言
伽玛射线与物质的相互作用(三大效应)
光电效应 康普顿散射(康普顿—吴有训效应)
计数(个数)
元素(核素)能量 脉冲(电压)幅度 道址
谱数据处理——前言
原因(连续谱) :伽玛射线与物质的相互作用
光子与核外电子的作用
瑞利散射——弹性散射
康普顿散射——非弹性散射 光电效应——束缚电子吸收全部光子能量逃离原子
光子与核或核外电子库仑场的作用
大于总 几率的 99%
电子对的生成——形成正负电子对
德尔布茹克散射或核的势散射——弹性散射
光子与原子核(或单个核子)的作用
汤姆逊散射——弹性散射
共振散射——非弹性散射
光致分裂或核的光效应——光子能量被吸收引起光核反应
谱数据处理——前言
原因(连续谱): 伽玛射线与物质的相互作用(三大效应)
光电效应 康普顿散射(康普顿—吴有训效应) 电子对效应
谱数据处理——前言
核辐射能量具有特征性
K 俘获
例:
K 40
19
↙↘
e
↙
↘
11 %
↙
↓γ 1.461 MeV
↓
基态
40 18
Ar
1.26 * 109 年
β 1.32 MeV ↘ 89 %
↘
基态
2400Ca
谱数据处理——前言
核辐射能量具有特征性
同质异能跃迁
例:2670Co
↘
β 1.54MeV↘
α 射线 能量(MeV)
4.185 --
4.761 5.482 6.002
--
--
几率 0.187 0.148 0.012 0.00064
0.377 0.189 0.052 0.163 0.166 0.471
γ 射线 能量(MeV) 0.048 0.093 0.184 0.51 0.352 0.295 2.204 1.764 1.120 0.609
Lα;Lβ;Lγ
谱数据处理——前言
X射线特征谱
能量关系:
EK>EL>EM>…… EKab>EKβ>EKα ELab>ELγ>ELβ>ELα
分支比:不同线系和同一线系不同谱线之间 的相对照射量率关系
例:
Fe: EKα=6.4keV, EKβ=7.06keV, EKab=7.88keV
t4
t5
t6
模拟信号
5 数字信号 t7 t 时间
A/D转 换命令
5
计算机
t7
屏幕
谱数据处理——前言
全谱测量(多道脉冲幅度分析器) 地址单元
┆
脉冲信号v
216
数字信号 16
216 ┆
17
25
8
┆
9
25
16
18
17
18
16
16
16
16
16
216
17
16
16
18
89
16
┆
时间t 25
9
16
8
存储器 ┆ 0----------1 ┆ 0------------------1 ┆ 0--------------1 0---1 0-1------2—3--4--5
谱数据处理——前言
X射线谱
Pb: ELα=10.55keV, ELβ=12.61keV, ELγ=14.76keV
谱数据处理——前言
X射线特征谱
混合谱——能量峰重合
┆ 0-------1 0-----1
谱数据处理——前言
全谱测量
计算机屏幕
计数
5 11 11 1
0 8 9 16 17 18 25
地址单元 ┆ 216 ┆ 25 ┆
18 17 16
道址ch
┆
1脉冲幅度V 9
8
216
存储器 ┆ 0----------1 ┆ 0------------------1 ┆ 0--------------1 0---1 0-1------2—3--4--5
X射线
全能峰,光电峰
反散射峰 康普顿平台
道址(E)
谱数据处理——前言
伽玛射线与物质的相互 作用(三大效应)
电子对效应:
h 0 1.02MeV (2m0c 2 )时, γ射线消失,产生正、 负电子对。
Ee ,e h 0 1.02,e+ 湮灭,产生2个能量为 0.51MeV的光子,形 成逃逸峰。
谱数据处理——前言
全能峰:
光电效应:光电子的贡献:光电子能量近似 等于入射射线能量
E h k
康普顿效应:
多次康普顿效应,使光子能量全部消耗于晶体中
一次康普顿效应产生反冲电子 + 散射量子的光 电效应产生的光电子:
h
'
1
0.51
0.51 cos
h