光谱测量数据去噪与存储方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 光谱数据处理方法的研究 | 第9-10页 |
| 1.2.2 数据无损压缩的研究 | 第10-11页 |
| 1.3 论文研究内容说明 | 第11-12页 |
| 1.3.1 研究工具 | 第11页 |
| 1.3.2 研究内容及章节安排 | 第11-12页 |
| 第二章 光谱数据预处理方法 | 第12-20页 |
| 2.1 光谱数据预处理内容 | 第12页 |
| 2.2 光谱数据的筛选与处理 | 第12-15页 |
| 2.2.1 异常数据分析与处理 | 第13-14页 |
| 2.2.2 数据增强算法 | 第14-15页 |
| 2.3 光谱数据去噪处理 | 第15-17页 |
| 2.3.1 平滑算法 | 第15-16页 |
| 2.3.2 傅里叶变换 | 第16-17页 |
| 2.3.3 小波变换 | 第17页 |
| 2.4 消除其他因素对算法的影响 | 第17-18页 |
| 2.4.1 导数算法 | 第17-18页 |
| 2.4.2 SNV和去趋势算法 | 第18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-20页 |
| 第三章 小波去噪与遗传算法 | 第20-42页 |
| 3.1 小波去噪 | 第20-22页 |
| 3.1.1 小波去噪原理 | 第20-21页 |
| 3.1.2 小波去噪常用方法 | 第21-22页 |
| 3.1.3 小波阈值去噪 | 第22页 |
| 3.2 传统的小波阈值去噪方法 | 第22-25页 |
| 3.2.1 阈值的选取 | 第22-23页 |
| 3.2.2 阈值函数的选取 | 第23-24页 |
| 3.2.3 传统小波阈值去噪方法的缺陷分析 | 第24-25页 |
| 3.3 改进的小波阈值去噪方法 | 第25页 |
| 3.3.1 改进的阈值 | 第25页 |
| 3.3.2 改进的阈值函数 | 第25页 |
| 3.4 去噪效果的评价标准 | 第25-26页 |
| 3.5仿真实验 | 第26-35页 |
| 3.5.1 简单含噪信号的处理 | 第26-32页 |
| 3.5.2 光谱实测数据噪声处理 | 第32-35页 |
| 3.6 遗传算法 | 第35-40页 |
| 3.6.1 遗传算法理论 | 第35-36页 |
| 3.6.2 基于遗传算法的阈值优化 | 第36-37页 |
| 3.6.3噪声处理实验 | 第37-40页 |
| 3.7 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 无损数据压缩算法 | 第42-50页 |
| 4.1 无损数据压缩基本概念 | 第42-43页 |
| 4.1.1 无损数据压缩介绍 | 第42页 |
| 4.1.2 主要性能指标 | 第42-43页 |
| 4.2 字典编码 | 第43-47页 |
| 4.2.1 LZ77 算法与LZO算法 | 第43-45页 |
| 4.2.2 LZ78 算法与LZW算法 | 第45页 |
| 4.2.3 LZO算法与LZW算法比较 | 第45-47页 |
| 4.3 数据存储 | 第47-48页 |
| 4.3.1 CSV格式 | 第48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 光谱测量数据管理系统 | 第50-57页 |
| 5.1 系统环境搭建 | 第50-53页 |
| 5.1.1 系统处理流程 | 第50-51页 |
| 5.1.2 系统平台搭建 | 第51页 |
| 5.1.3 系统操作界面 | 第51-53页 |
| 5.2系统处理实验 | 第53-56页 |
| 5.2.1 性能指标 | 第53页 |
| 5.2.2 LZW算法字典大小的选定 | 第53-54页 |
| 5.2.3 实验测试 | 第54-56页 |
| 5.2.4 结果分析 | 第56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
