光谱测量数据去噪与存储方法研究

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光谱测量数据去噪与存储方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9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

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