基于异常值检测和K均值聚类的太阳射电频谱图像自动检测方法研究

发布时间：2020-05-21 14:27

【摘要】：太阳是与人类生产生活关系最为密切的天体。太阳射电爆发作为一种自然现象,长久以来一直影响着人们的生活,它直接或间接对通讯、电力、航天等方面的技术仪器造成影响,对人类财富产生危害。因此,对太阳射电爆发现象进行深入研究,设法减小其对人类造成的损失具有重大意义。一直以来,对太阳射电频谱图像的检测工作以人工方式为主,工作量十分庞大,工作效率低下,故而利用计算机技术与方法对太阳射电频谱图像进行检测是十分必要的。首先,本文对太阳射电爆发在天文学上的相关知识进行了概述。文中重点介绍了太阳结构,由太阳结构解释了太阳射电的来源。之后简述了太阳射电这门学科的起源过程,太阳射电包含宁静太阳射电、太阳缓变射电以及太阳射电爆发三类,其中太阳射电爆发即为本文的研究对象。太阳射电爆发本身也可分为若干种类型,本文对各种爆发类型做了简单的概括,并且对太阳射电现象的观测工具——太阳射电频谱仪做了简要的介绍,大致说明了望远镜的构成,以及每个部分的主要作用。本文对于当前国内外相关领域的研究现状进行了简要归类与总结,并依此确立本文的研究目的。之后,本文对太阳射电现象的观测数据进行了统计与分析工作,依据统计和分析结果对于太阳射电频谱的自动检测提出了三种解决方案,分别为静态阈值算法、箱形图算法以及K均值聚类算法。针对三种算法分别介绍了算法的主要思想和具体流程,并以此思路进行实现工作,并且展示了实验结果,依据实验结果分析三种方法的可行性,从而确定使用K均值聚类算法对太阳射电频谱进行自动检测。最后,本文将K均值聚类算法应用于太阳射电频谱图像自动检测的实际应用过程中,设计了整个过程的思路以及流程,按照流程实现了算法。对于实现过程中遇到的噪声问题提出了相应的解决方案,针对解决方案进行实验,并展示实验结果。随后针对检测结果提出了相应方法对爆发时间进行计算。
【图文】：

示意图,示意图,色球层,太阳大气

太阳大气成分为光球层、色球层、过渡区、日冕、太阳风五个部分逡逑ｍ，主要由磁场、电离气体、等离子体组（如图１．１）。逡逑ＵＪ／邋＾邋ＶＩ逡逑图１．１太阳结构示意图逡逑１逡逑

数字图像,射电望远镜,主要性能参数,频率范围

逑１．１．３射电望远镜逡逑射电望远镜（如图１．２）是观测产生自天体的射电的基本设备，主要由天线、逡逑接收机与记录与显示系统三部分组成。其中天线主要负责收集天空中的射电波，逡逑接收机则起到了放大和转化信号的作用，最终由记录与显示系统生成可供研究逡逑的信息数据［１４］。逡逑图１．邋２射电望远镜逡逑射电望远镜的主要性能参数包括频率范围、灵敏度和分辨率。频率范围指逡逑望远镜针对哪一个频段进行观测，这个频率段即该望远镜的工作频率范围；灵逡逑敏度是望远镜能够辨别的最小射电信号强度；分辨率分为时间分辨率和频率分逡逑辨率，分别指望远镜能够观测的最小时间长度和最小频率宽度针对不同逡逑的类别的射电进行观测往往采用的观测设备也会有较大的差别。逡逑１．２国内外研究现状逡逑随着计算机技术飞速发展，无论是算法效率还是硬件性能与过去相比都有逡逑了长足的提高。计算机开始与天文学产生了越来越多的交集。大量数字图像处逡逑理算法和神经网络被应用于天文学问题的研究过程中，，其中以观测数据的检测逡逑３逡逑
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;P161

【参考文献】