关键词： 色谱分析数据   噪声滤除   联合经验模态分解   小波阈值   基线校正   重叠峰解析  

摘要： 色谱分析法作为一种典型的分离分析方法，因其独特的设备简易性、方法多样性以及分离效果的有效性，在化学化工、生物制药、环境科学等众多领域得到广泛应用。但色谱信号微弱，高质量色谱数据采集困难，错综复杂的信号成分使得色谱数据处理算法不可或缺，而现有数据处理算法误差大、效率低等因素极大的影响了色谱分析法的实际应用效果。为解决以上问题，本文在色谱数据处理现有算法的基础上展开深入研究，主要研究工作和成果如下:　　(1)针对原始色谱信号中噪声干扰大的问题，提出了联合经验模态分解及小波阈值的去噪算法。该算法使用经验模态分解法划分原始色谱信号中不同频率的分量,根据连续均方误差准则进行频率临界值定位，利用小波阈值法将高频分量做进一步降噪处理后与低频分量重构得到降噪信号。从噪声与色谱峰的本身特征出发，基于高斯函数模型进行了仿真去噪实验，分别与现有的滑动窗口均值法、小波阈值法和经验模态分解法进行对比。实验结果表明，该算法能在有效提高信噪比的同时，高效快速地得到具有较小均方根误差值的去噪信号，在色谱信号去噪方面有较好的性能优势。　　(2)针对色谱流出曲线基线漂移的问题，提出了基于简化高斯函数模型的基线校正算法。该算法结合实际色谱信息，将高斯函数表达式简化为线性函数，利用最小二乘法做线性拟合求出未知参数，舍弃基线信息后还原标准色谱曲线。分别对Sigmoid基线、Ploynomial基线、Exponential基线、Gaussian基线四种基线类型做校正处理，与传统的分段拟合法、多项式拟合法进行仿真对比实验。实验结果表明，新算法在消除基线异常的同时，获得了与理想信号几乎重叠的校正信号，处理数据的运算时间及结果误差值都明显小于其他算法。联合本文提出的去噪算法与基线校正算法，在实际TVOC原始色谱信号中加以应用，验证了算法的实用性。　　(3)针对样品组分结构相似导致的色谱重叠峰问题，提出了基于混沌人工蜂群的重叠峰解析算法。该算法改进了传统人工蜂群的初始蜜源分布策略，将重叠峰分解问题转化为寻找一组参数最优解问题。选取色谱双重叠峰形中具有代表性的局部重叠混合峰、完全重叠后肩峰两种类型，分别与交点垂线法、前后向拟合法做解析实验对比分析。实验结果表明，本文算法误差相对较小，且在解析后肩峰这种分离度低的重叠峰类型上具有明显优势。此外，本文算法可以解决大多数算法无法处理的多峰重叠问题，为后续色谱数据定性与定量工作的开展提供了可靠保证，提升了色谱数据处理算法的整体性能。最后利用本文算法解析实际白酒色谱重叠峰，验证算法实用性。

关键词： 数据处理   抑郁症   机器学习   深度学习  

摘要： 抑郁症是复杂且异质的精神类疾病,目前关于抑郁症的检测工作仍然十分困难,主要原因在于其发病机制尚未完全阐明,并且抑郁症检测缺少客观的临床诊断标准。本文就机器学习和深度学习在抑郁症风险检测方法中的应用进行研究,以期为国内在该领域的研究提供参考。本文从医院体检结果数据出发,研究了体检数据信息的处理与分析基础,使用人工智能中的机器学习和深度学习进行抑郁症风险检测,主要研究内容如下;首先,针对数据缺失问题,采用了基于随机森林的缺失值处理方法,其效果相对较优。通过特征工程的方差过滤法筛选了重要特征,并分析了选出特征的重要性和相关性,挖掘重要特征因素及与抑郁症相关关系,为提高模型检测精准性奠定数据基础。其次,研究了基于机器学习的抑郁症风险检测模型。构建了多种机器学习算法作为对比试验。在此基础上提出了基于对比试验的Stacking模型融合方法。利用网格搜索优化参数,采用十折交叉验证进行训练,使用性能指标进行评价,分别得到不同模型的准确率、AUC值、F1值、召回率和精确率等,加以比较判断,最终选出预测效果最为良好的模型,即Stacking模型,其准确率为0.934,为抑郁症检测提供参考。再次,研究了基于深度学习的抑郁症风险检测模型,对抑郁症做进一步检测。搭建了多种网络模型作为对比实验,在此基础上提出了长短时记忆网络和麻雀算法相耦合的SSA-LSTM模型和加入注意力机制的CNN-LSTM-Attention,利用性能指标进行评价。结果证明,本文提出的模型较基础网络模型甚至是机器学习算法有较好的表现。CNN＿LSTM＿Attention准确率更是达到0.945。这表明,本文建立的模型在一定程度上提高了抑郁症整体分类精度及稳定性,为抑郁症疾病风险检测建模和分析提供了新方法和思路。最后,总结了本文的工作,并明确了本文的不足和未来的研究方向。

关键词： 数据处理   簇结构信息   自监督表征学习   自衍生目标   困难负样本  

摘要： 随着深度神经网络的发展，监督学习在带有人工标注信息的数据集上取得了良好的性能，但人工为大规模数据集提供标签耗时且昂贵。相比之下，近些年提出的自监督学习可以直接从未标注的数据中自主发现潜在的结构和规律，具有更高的效率和灵活性，因此受到了广泛关注。目前自监督学习主要包括生成式和对比式两类方法。第一类方法通过让模型生成辅助任务目标的方式进行学习，需要从数据本身构建用做训练信号的生成目标;第二类方法则通过样本级别的对比进行学习，相对生成式而言其学习任务更加简单通用。本文聚焦于对比式自监督学习方法。然而，在自监督学习中由于不存在外部监督信息来指导模型的学习，会导致模型坍塌问题，即模型对任何输入都输出相同且恒定的向量。因此，如何有效解决对比式自监督学习中的坍塌问题是当前研究的一个热点和难点。　　典型的对比式自监督学习基于数据来构建正样本对和负样本对，通过使得正样本对中的两个特征接近，负样本对中的两个特征远离的方式来让模型学会基于样本语义对其编码。但该方法依赖于构建和存储大量的负样本对。为此出现了两种不同的改进策略。一种基于自衍生目标把模型训练过程中学习到的中间结果作为监督信号而完全省去负样本对。其关键是利用中间结果导出具有多样性的对齐目标（特征或软标签）从而避免模型坍塌。目前为止，该类方法主要通过改变网络架构的对称性配合梯度截止训练技巧，以及通过聚类后约束簇的大小等方式来获取有效的对齐目标。第二种从负样本对的有效性出发，旨在筛选出语义相似度高的“假”负样本对，以提升模型对跨样本语义相关性的学习能力。目前研究只在样本级别寻找“假”负样本对，限制了对更加全局范围内语义的捕获。　　在无监督模式下通过聚类得到的簇是代替类别的一种常用方法。相比单个样本，簇对应多个相似样本的集合，提供了更加全局层面的信息。本文充分利用数据中潜在的簇结构信息，分别在自衍生目标和困难负样本对挖掘两种框架下提出新的基于簇的自监督表征学习方法，具体工作包括：　　1、在自衍生目标的自监督学习框架下，本文提出一种基于聚类空间去相关性的自监督表征学习。现有基于聚类的自衍生目标方法通过对得到的簇进行平衡化操作来增加对齐目标的多样性。该方法一方面在小批次实现时需要额外存储更多样本，另一方面不适用于类别不平衡数据。此外，聚类模块参数的更新往往不能与神经网络其他参数的学习相结合。为解决以上问题，本文提出从减少聚类空间变量之间的冗余度来实现目标多样性而不是直接限制簇的大小，实现不使用负样本对和不改变模型架构的情况下进行有效自监督表征学习并保持在类别不平衡数据上的性能。此外，通过改造全连接层来实现在线聚类，把聚类模块的计算和参数更新统一到深度神经网络的训练框架中。　　2、针对负样本对删选问题，提出基于簇来识别“假”负样本对以提升对比学习性能。相比单个样本，通过聚类得到的簇提供了更加全局的结构信息。为此，本文方法通过在线聚类得到整个数据集的簇中心，利用样本在簇空间特征表示的相似性来发现“假”负样本对。同时研究和对比了直接删除以及转正样本对这两种处理“假”负样本对的方式对提升最终模型学习效果的性能。　　3、在 CIFAR-10 和 CIFAR-100 两个标准图像数据集上进行了大量仿真实验，并与近期提出的代表性方法进行了对比，验证了本文提出的聚类空间去相关损失对避免模型坍塌的有效性、在不平衡数据集上的鲁棒性、以及基于簇层面删选“假”负样本对的有用性。此外，通过消融实验对本文方法的各个模块和成分进行了单独评估以了解不同模块的重要性以及模块之间的协同性;还通过可视化手段对方法的关键工作机制进行了更直观的分析。

关键词： 重力卫星   星间微波链路   预处理   在轨标定   多路径噪声  

摘要： 地球重力场是涵盖地球内部质量空间分布与时间演化的重要基本物理场,高精度、高时空分辨率的地球重力场对科学研究、地理测绘与军事国防具有重要战略意义。探测地球重力场的手段一般分为地面探测、航空探测与卫星探测。卫星探测具备全球覆盖、实时更新等特性,自21世纪初以来,已成为国际国内科研前沿热点议题。低低跟踪重力卫星兼顾高精度与高时空分辨率,为地球科学、水文学、冰川学、地震学、海洋学与大气科学等关乎国计民生的重点领域提供不可或缺的重要科学数据。微波星间测距系统是低低跟踪重力卫星的关键科学载荷,通过实时测量由地球重力场时空变化引起的星间距离变化信号为全球重力场反演提供输入数据。本文以GRACE Follow-On(GFO)卫星为例,基于低低跟踪重力卫星任务的核心KBR微波测距系统的工作原理、测量机制与噪声分布,研究KBR测距系统的数据预处理、在轨标定与分析方法,其中,在轨标定是数据预处理的重要环节,为数据预处理提供输入,补偿微波测距信号中的姿态耦合噪声。首先,本文探讨数据预处理算法,结合双星同频测距信号,利用双向单程测距模式实现数据预处理中载波频率不稳定噪声的高效抑制,完成双星双频微波测距信号线性组合对电离层干扰的消除,并实现时间标签改正、双星时间对准与抗混叠滤波等关键步骤以及计算飞行时间改正、相位中心改正等必要环节。其次,本文探讨在轨标定算法,基于GFO卫星KBR天线相位中心在轨标定机动策略,详细分析机动产生的星间测距信号变化的频谱特性,并引入双差分线性组合方式,消除机动中伴随姿态变化的多路径噪声,同时考虑实际机动与标称设定的差异,提出先后估计实际机动参数、多路径噪声与相位中心的“三步法”参数估计算法。本文主要研究结果为:(1)本文的微波测距数据产品与GFO任务官方数据残差在地球重力场有效信号频段内低于1×10 m Hz,远低于载荷观测本底噪声水平以及微波测距系统设计指标,满足地球重力场反演精度要求;(2)以GFO高精度激光星间距为参考,通过对比分析GFO与本文标定结果同激光星间距残差,验证本文在轨标定算法的有效性与标定结果的正确性,本文标定结果对微波测距信号中姿态耦合噪声的补偿效果更为显著。本文可为我国低低跟踪重力卫星任务微波测距系统的数据预处理与标定提供相关技术积累与参考,并为空间引力波探测任务星间测距系统储备技术理论基础。

关键词： 探地雷达   奇异值分解   均值减法   小波阈值   二维自适应维纳滤波   行列方差   阈值分割  

摘要： 随着我国城市建设的快速发展,车辆增多和人文活动的加剧会导致道路内部逐渐产生脱空、空洞或疏松等病害。严重影响道路运营寿命和人民的生命财产安全,需要及时发现和修复,在这方面探地雷达发挥着重要的作用。探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)是一种通过发送高频电磁波信号,利用地下介质中物体或结构的反射、折射以及散射等特性来探测地下物体和结构的设备,由于其高效、高分辨率、低成本、无损等优势,被广泛应用于道路质量检测、矿藏勘探、军事侦察、考古研究等领域。由于其无损探测技术的特点,可将道路下方目标的回波信息呈现在雷达剖面图上,其中的空洞、脱空、疏松体等病害信息构成了探地雷达道路数据的感兴趣区域(Region of Interest,ROI)。本论文旨在研究探地雷达道路检测数据的直达波去除算法、噪声去除算法以及异常目标提取算法。具体工作内容如下:(1)针对探地雷达道路检测数据中直达波的强反射对目标提取方面的影响,本文采用均值减法和奇异值分解两种方法来去除直达波。考虑到探测环境的复杂多样性,将不同数据类型的实测数据进行处理来验证算法的可行性。实验结果表明,两种方法去除直达波的效果相似,但相比奇异值分解算法,均值减法可以更快地处理大量数据,并具备更高的实际应用价值。同时,我们还采用了增益调节的图像增强方法,以提高探地雷达弱目标信号的分辨率,并实现对处理后的目标振幅的恢复。(2)针对探地雷达道路检测数据中噪声对目标提取方面的影响,本文通过均值滤波、小波阈值和二维自适应维纳滤波来进行滤噪处理。为了改善小波阈值去噪算法对于噪声处理的缺陷,提出小波阈值结合二维自适应维纳滤波算法。小波阈值去噪适用于高频噪声,只针对于高频系数去噪,而忽略了低频系数也会包含于噪声,这样的结果会导致去噪的不彻底。小波阈值高频系数保持原有的处理方法,对小波阈值的低频系数采用二维自适应维纳滤波处理后,去噪的效果要更加明显,提高信噪比达到5.23d B。最后通过实测和仿真数据来验证算法的可行性。(3)针对人工识别目标效率低的问题,本文提出了一种基于行列方差提取异常目标算法。道路下方异常目标的判定通常采用人工的形式。针对海量数据的人工道路异常目标识别给一般人员的精力提出了不小的挑战。本算法是在行列方差算法的基础上加入阈值分割数据的方法并利用二分法算法思想找到目标位置,实现ROI的自动提取。提出的方法能有效地提取出多类型、多目标ROI位置信息,实验结果表明具有较高的准确率。该方法在提高探地雷达道路检测效率方面具有较大的应用潜力。

关键词： Flink   Spark   离线数仓   实时数仓   用户画像  

摘要： 随着数字化程度的深入和普及,人们越来越多地线上购物,导致电商平台产生了海量的数据。如何高效处理数据、挖掘数据中蕴含的商业信息及其复杂关系并实时展示给企业,以此辅助营销,成为了企业一直在思考的课题。传统的数据处理解决方案存在功能不全面、架构设计不合理、时效性不强、较少使用算法辅助营销等不足。针对这些问题,本文分析了支撑大数据营销的运行机制及其国内外的研究现状,设计并实现了一个电商大数据处理平台,主要工作包括:1、完成了大数据处理平台的需求分析,核心功能包括数据采集与存储、离线数据处理、实时数据处理、大屏数据展示、用户画像等;2、设计了平台架构及核心模块的解决方案。1)设计了可供离线数据处理、实时数据处理同时使用的采集模块,该模块具备断点采集、多点采集功能。2)针对实时数据设计了高效数据处理架构,解决了海量数据背景下实时数据处理时效性不够的问题;使用配置分离、动态分流等技术弥补了Flink算子在动态执行方面灵活度不足的缺点。3)针对离线数据设计了全自动调度处理方式,计算出用户明细、用户留存率、各维度活跃设备数、新增设备数等指标,一方面作为用户画像的基础,另一方面作为大屏展示的补充。3、为了使平台更好地支撑其他业务,如推荐系统、营销系统、广告投放等,设计了自定义规则的用户画像系统,对于用户未提供的信息使用机器学习算法进行预测,最终维护一张用户标签表。业务部门可利用不同标签进行组合,对用户分群并发送相应的商品推荐。经测试,本文系统运行良好,结果与预期一致,能够为企业营销、决策提供帮助。

关键词： 多光谱测温数据   真温反演   多目标约束   岭估计   序列二次规划  

摘要： 随着农业、工业、制造业等行业的飞速发展，人们对精确测温的需求也越来越高。多光谱辐射测温技术作为一种非接触测温方法，因其响应速度快、测量范围广和不影响被测目标的温度场等优点而获得了广泛应用。该技术的核心是处理仪器的输出数据，而数据处理的难点在于被测目标的光谱发射率难以精确测量。光谱发射率是一个受物体材料、表面粗糙度、表面氧化程度、温度以及波长等众多因素影响的物理量。目前大多数数据处理方法都需要提前设置一个发射率的假设模型，但这不可避免地会给测量带来误差。为了解决该问题，本文在最优化原理的基础上对多光谱辐射测温的数据处理算法进行了研究。　　首先，针对传统模型法中发射率假设模型通用性较差的问题，提出了一种基于多段线性模型的二次真温反演算法。该算法根据被测目标的辐射特性来构建多段线性发射率模型，从而避免传统发射率模型的误差，然后通过两次反演来解决多段线性模型导致通道温度不一致的问题。通过仿真计算分析了该算法在真温反演中的精确度以及运行效率，并将该算法与其他真温反演算法进行了比较，仿真结果证明了该算法是有效的。　　其次，针对多段线性发射率模型自身的缺陷，为了消除其带来的误差，提出了一种基于多目标约束优化的真温反演算法。该算法不对被测目标的发射率进行任何假设，而是直接在参考温度模型的基础上构建多个目标函数和约束条件，然后通过混合罚函数法来求解该约束优化问题。以钨和假设目标为实验对象，利用该算法进行了仿真计算，其结果验证了该算法的有效性。　　最后，针对多目标约束优化算法中最小二乘法的缺点和约束条件过于复杂等问题，提出了一种基于岭估计和序列二次规划的真温反演算法。该算法在目标函数的构建上不仅利用了最小二乘法还使用了最小一乘法，其约束条件直接由发射率的定义范围来决定，然后用一种自适应压缩因子配合岭估计来计算初始点。假设目标、钨以及火箭喷嘴的仿真结果验证了该算法的准确性、高效性和普适性。

关键词： 电力抢修备件需求   数据处理   情景分析   模糊规则  

摘要： 近年来,由于突发事件导致的电网大规模中断,已引发一系列社会问题。电力供应的安全稳定关系到人民的生命和财产安全,如果电力设备发生事故,将会对生产和生活造成严重影响,甚至带来巨大的经济损失。电力设备抢修备件是企业修复电力故障、保障供电安全的专用储备物资,一旦出现缺货,可能会加剧事故的严重性。探究科学的电力设备抢修备件需求预测方法,提高电力企业对突发事件的响应能力并节约社会成本,已成为电力行业和学术界共同关注的热点和难点问题。电力设备抢修备件的应用场景复杂,其需求具有高度不确定性且间隔期长,使得电力设备抢修备件需求的预测非常困难。本文针对电力设备抢修备件需求预测的难题,构建了基于情景分析的电力设备抢修备件需求预测方法,开展的研究工作有:(1)查阅了备件需求预测文献并收集了电力企业备件管理的相关资料,对电力设备抢修备件需求预测问题的研究现状进行了分析,总结了当前电力设备抢修备件的需求特点,为本文的研究提供了理论支持;(2)为了收集可用于开展电力设备抢修备件情景分析的有效时空数据,采用数据爬虫方法获取相关数据,并利用数据融合方法与数据处理方法对电力设备抢修备件需求预测相关数据进行了融合和处理,并通过随机森林模型降低数据维度;(3)从影响电力设备抢修备件需求的情景要素入手,采用贝叶斯网络对决策情景开展情景演化分析,识别出触发电力设备抢修备件的核心情景。其次,结合专家经验对情景要素进行权重设定,采用自适应神经网络模糊推理系统,从数据中挖掘核心情景与备件需求的模糊关联关系,从而预测电力设备抢修备件需求量;(4)为了验证该模型在实际应用中的可行性,运用上述基于情景分析的电力设备抢修备件需求预测模型,对某电力企业的抢修备件需求进行了预测,并将所得结果与电力领域常用预测方法进行了对比分析,证明了本文所构建预测模型的优越性。本文从电力设备抢修备件需求产生的角度,根据情景要素构建抢修备件需求决策情景,并创新性地将情景分析方法与自适应神经网络模糊推理方法相结合,将数据样本学习与专家经验相结合,构建了基于情景分析的电力设备抢修备件需求预测模型。本研究为解决电力设备抢修备件需求预测难题提供了新方法和新思路,从情景角度提高了抢修备件需求预测的科学性和精准性,减少了电力设备抢修备件库存的盲目性,有助于实现抢修备件从“应急式”到“预防式”储备策略的转变。

关键词： 火炮后坐位移测量   加速度传感器   数据预处理   数值积分  

摘要： 火炮作为一种世界各国军队装备数量最多、使用最频繁的常规军事武器,具有机动性强、杀伤力大、操作简单、持续作战能力强等优点。现代战争条件下,复杂多变的战场形势对其作战性能也相应提出了更高的要求。火炮在发射时的后坐位移情况是衡量其作战性能的关键因素,因此,测量火炮后坐位移具有非常重要的意义。然而,当前靶场环境下常采用的激光CCD法、激光测振法和高速摄影法等光学测量方法存在布设困难、机动性差且光线传播路径易受障碍物影响等缺陷,钢丝位移法存在传感器安装困难、且易对测量结果造成不良影响等弊端。针对上述问题,本学位论文提出了一种基于加速度传感器的火炮后坐位移测试及数据处理方法,该方法机动性好、安装简便且能适应复杂的火炮后坐环境,较好地解决了难以对火炮后坐位移情况进行快速、便捷诊断的难题。 首先,针对火炮后坐运动过程和被测加速度信号的特点,进行了加速度传感器和数据采集系统的选型;随后,在待测火炮后坐部分安装所选择的加速度传感器,并配合数据采集系统对火炮发射过程中的后坐加速度数据进行采集;接着,设计了一套火炮后坐加速度数据处理算法和一款数据自动处理软件,对原始后坐加速度数据进行数据处理以得到后坐位移情况。 针对火炮后坐加速度数据预处理问题,本文基于原始数据特点提出了一套数据预处理算法。该算法通过两次有效数据段提取,准确捕获了实际后坐运动时间段内的加速度数据,减少了数据处理的计算量;通过对高频干扰噪声的滤除,避免了复杂干扰噪声对后续积分过程产生的不良影响;通过对离散数据点进行插值优化,提高了数据准确度,为后续积分奠定了良好的数据基础。针对火炮后坐位移测量中的位移解算问题,本文利用多组仿真对几种常见数值积分方法的性能进行了对比验证,并基于对比结果,采用基于复化辛普森法的自适应积分算法对预处理后的加速度数据进行两次数值积分。基于所提出的数据预处理算法和积分算法,本文利用MATLAB GUI软件开发工具开发了一款火炮后坐位移数据自动处理软件,实现了数据处理流程的高度简化。 更进一步地,通过自由落体实验和火炮发射实验对所提出的火炮后坐位移测量及数据处理方法进行了性能验证,并将实际发射实验的数据处理结果与高速摄影所得结果进行了对比,结果表明该方法能准确还原火炮发射过程中的实际后坐位移情况。本文所提出的基于加速度传感器的火炮后坐位移测量及数据处理方法有效规避了光学测量法的缺陷,在火炮常规性检查测试方面具有独特优势,且该方法能够适应火炮发射过程中复杂恶劣的后坐环境,实现对于火炮后坐位移的准确解算,具有良好的工程应用价值。

关键词： 高光谱成像   数据处理   C++   图像拼接   软件开发  

摘要： 高光谱图像由于具有波段多、光谱分辨率高、光谱信息丰富等特点,在物质的精细定量、探测与分析方面有很大的研究与应用前景,目前已被已广泛应用于农业与水质监测、地质勘探、环境保护、军事安全等领域,成为目前高光谱技术与应用领域研究的热门课题。高光谱成像系统是高光谱技术的关键部分,高光谱成像系统直接影响着高光谱技术的发展与应用。因此,研究高光谱采集与数据处理分析系统以及如何获取准确、可靠的高光谱数据,并且针对获取到的数据进行处理与分析,具有很大的应用与商业价值。本文主要进行了高光谱图像数据处理软件平台的设计与研究。通过学习高光谱成像技术的基本知识,以及高光谱成像系统的基本构成和成像原理,并且调研高光谱数据处理分析软件的国内外发展与应用现状,详细阐述了软件平台的设计开发过程与结果,关注平台开发过程中遇到的关键技术问题,并提供了相应解决方案。同时,在光谱图像数据的处理上进行了软件开发实现。本文的研究重点包括高光谱成像采集系统以及高光谱数据处理系统的软件平台设计与研究,分析了高光谱图像处理与分析的主要流程与功能,针对这些主要功能进行了模块化的划分,详细介绍了各个模块的主要功能和设计流程,并设计了不同模块之间相互联系的接口。在软件开发的过程中所遇到的关键技术难题进行了分析并给出相应解决方案。利用Visual Studio 2019开发工具,基于C++与C#编程语言,自主研发了一套高光谱数据处理软件系统,能够实现不同波段的高光谱数据的图像重构、数据预处理以及光谱特征曲线绘制等主要功能,并且优化了相应的图像拼接算法,实现更高效率的光谱数据处理。最后,针对研发的高光谱成像系统以及图像数据处理平台,对软件实现的功能进行相关的测试,对比现有商业软件的操作结果,验证软件功能的准确性,并且总结了目前软件系统的特点与不足之处。