01
辐照度基础概念
什么是辐照度、辐照度与辐射亮度的区别、单位与量纲解析。
基础量纲
02
测量原理与标准
余弦响应原理、标准光源溯源、测量不确定度基础。
原理标准
03
测量仪器选型
热电堆型与光电型探测器对比、光谱响应匹配、动态范围与线性度。
仪器选型
04
测量环境控制
温度影响与补偿、杂散光抑制、测量距离与角度要求。
环境控制
05
数据采集系统
数据采集卡选型、采样率与积分时间设置、信号调理与滤波。
采集硬件
06
校准与标定
实验室校准流程、现场标定方法、校准周期与记录管理。
校准标定
07
数据预处理
异常值检测与剔除、平滑滤波算法（移动平均、中值滤波）、时间同步。
预处理滤波
08
统计分析基础
均值、标准差、变异系数、正态分布检验。
统计基础
09
时间序列分析
趋势分析、周期性提取、自相关与偏自相关函数。
时序分析
10
频谱分析
傅里叶变换基础、功率谱密度估计、频谱泄漏与窗函数。
频谱FFT
11
回归分析
线性回归、多项式回归、稳健回归在辐照度校正中的应用。
回归校正
12
机器学习入门
使用Python进行辐照度预测（线性回归、随机森林）。
ML预测
13
数据可视化基础
Matplotlib绘制时间序列图、散点图、直方图。
可视化Matplotlib
14
高级可视化
Seaborn统计绘图、Plotly交互式图表、辐照度玫瑰图。
SeabornPlotly
15
报告自动生成
使用Python生成PDF/HTML报告、模板化输出。
报告自动化
16
Python环境搭建
Anaconda安装、Jupyter Notebook配置、必备库安装（numpy, pandas, matplotlib, scipy）。
环境Python
17
Pandas数据处理
DataFrame操作、分组聚合、时间序列重采样。
Pandas数据处理
18
NumPy数值计算
数组运算、线性代数、随机数生成。
NumPy数值
19
SciPy科学计算
插值、积分、优化、信号处理。
SciPy科学计算
20
光伏系统应用
辐照度对光伏发电量的影响、STC与NOCT条件、PR计算。
光伏应用
21
气象学应用
太阳高度角计算、晴空模型（ASHRAE、Ineichen）、云量影响。
气象模型
22
农业应用
光合有效辐射（PAR）测量、作物光能利用效率。
农业PAR
23
建筑节能应用
采光系数计算、遮阳系统效果评估。
建筑节能
24
环境监测应用
紫外辐射监测、臭氧层影响评估。
环境紫外
25
测量不确定度评定
A类与B类评定、合成不确定度、扩展不确定度。
不确定度评定
26
数据质量控制
QC流程设计、一致性检查、缺失值处理策略。
质量控制QC
27
自动化测量系统
基于Python的自动化采集脚本、远程监控与报警。
自动化监控
28
数据存储与管理
SQLite/CSV/HDF5格式选择、数据归档策略。
存储管理
29
案例实战1
光伏电站辐照度监测系统搭建与数据分析。
实战光伏
30
案例实战2
气象站辐照度数据质量评估与报告生成。
实战质量评估