连接数字脉冲与物理信息
数字脉冲处理从波形中的基线、幅度、电荷与时间信息出发，服务后续能谱分析和识别。团队关注处理参数与原始采集条件之间的对应关系。
把仿真和机器学习放进实验链路
以 Geant4 模拟几何与射线相互作用，再结合实测能谱、数据处理和机器学习开展研究。已有金属管道内外壁放射性源项识别工作，将物理建模与分类任务联系起来。
用可复核的数据评价方法
后续交流可从数据格式、任务定义、参考结果与验证集开始，重点观察噪声、几何和测量条件变化下的方法表现，明确结论的适用范围。
研究方向
数字信号与智能谱学
将数字脉冲处理、蒙特卡罗仿真、数据分析与机器学习结合，用可验证的实验链路理解信号，服务核素识别与复杂场景测量。