γ能谱分析技术和γ能谱指纹识别技术是放射性分析与核材料识别的重要技术手段,并在许多领域得到了广泛的使用,如环境放射性监测、核设施安全监测、防止核恐怖、核武器核查及宇宙射线探测等。作为γ能谱的测量工具,γ能谱仪的性能好坏决定了实测γ能谱或γ能谱指纹的精度。因此,研究γ能谱仪系统的性能及其对实测γ能谱的影响,并进行针对性的修正处理,对于提高γ能谱分析精度以及γ能谱指纹识别置信度具有重要的实际意义。由于受γ能谱仪系统非线性、放大效应、稳定性和各种物理过程统计特性等因素的影响,实测γ能谱往往存在谱强度变化、谱线展宽、漂移、谱形失真甚至畸变等现象,这给γ能谱分析和γ能谱指纹识别带来了较大困难。针对这一问题,本文通过蒙特卡罗模拟方法研究了各种因素对γ能谱的影响,并提出了相应的修正方法,最后通过对模拟和实测γ能谱的修正,对方法进行了验证。具体研究内容:(1)电子学随机噪声及放大器增益统计涨落的影响;(2)γ能谱仪系统非线性、系统放大效应的影响。在上述研究的基础上,提出γ能谱的修正方法:(1)根据随机信号理论对γ能谱进行了系统变换修正。将γ能谱仪的测量过程看作γ能谱仪对沉积能量E的一种非线性变换过程,通过系统变换,将道址的计数概率密度转换为沉积能量概率密度,从而得到沉积γ能谱。该修正方法亦为本论文的创新之处。(2)根据退卷积理论对γ能谱的展宽进行了修正处理。研究表明,系统噪声以及放大器增益统计涨落主要影响全能峰峰高、半宽度、峰康比,而系统非线性和系统放大效应则会引起谱线漂移,并对峰高、峰半宽度、峰康比及信噪比造成不利影响。基于随机信号变换理论的修正方法可有效消除系统非线性和放大效应的影响,使谱线漂移、峰高、峰康比以及半宽度得到合理有效修正和恢复。而退卷积修正方法可减小系统噪声及放大器增益统计涨落的影响,使峰高、峰康比得到提高,半宽度减小,在提高能量分辨率的同时,保持峰面积不变。由于退卷积修正相当于一种非线性变换,因此,γ能谱的信噪比有所降低。