基于数学建模与人机交互可视化的DLCP数据分析方法及系统

本申请涉及光电子器件缺陷态表征技术领域，尤其涉及一种基于数学建模与人机交互可视化的DLCP数据分析方法及系统，包括生成按照深度排序的样本数据集；生成深度‑浓度样本曲线，针对样本曲线的左半部分、右半部分以及中间过渡部分分别构建对应的数学模型库，并基于随机一致性抽样方法及自适应拟合策略完成分段模型的参数确定与拟合；通过加权融合的方式将对曲线的左半部分、右半部分以及中间过渡部分拟合出的分段模型进行加权拼接，生成完整的拟合模型；基于完整的拟合模型构建多频率DLCP数据分析及交互式三维可视化平台。本申请有效克服了传统差分分析中深度错配与曲线扰动带来的不确定性，提升了缺陷态密度提取的准确性与数据处理效率。