针对熔深间接测量方法测量精度低的问题，基于光学相干层析（OCT）的激光焊接熔深监测方法通过直接测量熔池小孔深度，实现在线质量监测。该方法基于低相干干涉精密测距原理，将测量光束与焊接光束同轴，具有测量精度高、抗干扰能力强的优点。搭建了基于谱域OCT（SD-OCT）的激光焊接熔深测量系统，在深熔焊条件下测量了熔池小孔深度，并应用百分位滤波算法从测量数据中提取出熔深曲线。针对百分位滤波算法的熔深提取精度受限于OCT测量数据噪声点和该算法需要根据焊接工况来调整滤波参数等问题，提出了一种基于局部离群因子（LOF）和最大值滤波的OCT熔深提取方法，通过与焊缝纵切面的熔深曲线对比发现，熔深提取精度最大提升了32%。实验结果表明，所提方法可有效提高熔深提取精度，且不需要调整算法滤波参数，适用性更强。

星图信噪比是影响星敏感器拍摄星图中星点提取精度的重要因素。软阈值等去噪方法在处理近地面全天时星图时其阈值选取问题引起的噪声残留会影响星点质心的提取精度。针对这一问题,提出一种加权局部异常因子(LOF)的近地全天时星图小波去噪方法。该方法将局部异常因子算法应用于星图的小波去噪中,实现了不依赖阈值的近地全天时星图去噪。以地面真实拍摄的星图作为原始数据,使用峰值信噪比(PSNR)及局部峰值相对误差(LPVRE)对不同去噪方法处理后的星图去噪效果进行对比分析。实验结果表明,本文方法相较传统均值滤波和小波阈值去噪,提高了峰值信噪比,降低了局部峰值相对误差,能较好地去除背景噪声并较好地保留目标信息。

超新星是宇宙学中的“标准烛光”, 其在星系中爆发的概率很低, 是一种特殊、稀少的天体, 只有在大量观测的星系数据中才有机会遇到, 而正处于爆发期的超新星会照亮其整个星系从而在观测获得的星系光谱中具有较明显的特征。但是, 目前已发现的超新星数量相对于大量的天体而言又是非常稀少的, 搜寻它们所用的计算时间成为能否进行后续观测的关键, 因此需要寻找高效率的超新星搜寻方法。对超新星候选范围进行约减的LOF算法的时间复杂度较高, 计算量大, 不适用于大规模数据集。为此通过对LOF算法进行改进, 提出了一种在海量星系光谱中快速约减超新星候范围的新方法(SKLOF)。首先对光谱数据集中离中心点近的数据点进行数据剪枝, 剪掉那些肯定不是超新星候选体的光谱数据对象, 然后利用改进的LOF算法计算剩余的光谱数据的孤立性因子并降序排列进行离群搜索, 最后获得超新星候选体的较小的搜索范围以便进行后续的证认。实验结果表明, 该算法十分有效, 不仅在精确度上有所提高, 而且相比于LOF算法还进一步缩短了算法的运行时间, 提高了算法的执行效率。

探索海量的M型恒星中具有磁活动、 巨星等较特殊、 稀有的天体, 对于后续观测、 银河系结构、 演化等科学研究具有重要的意义, 针对M型恒星光谱特征线出现在子空间中的局部偏离, 设计并实现了晚型恒星离群数据挖掘系统。 首先采用稀疏因子和稀疏度系数度量样本在属性空间上的分布特征, 并在此基础上对M型恒星光谱特征线进行离散化、 降维等预处理, 获得光谱子空间; 然后采用微粒群算法搜索离群子空间, 并证认子空间内光谱是否离群; 此外, 选择SDSS M型光谱特征线指数集为样本, 实验分析了稀疏因子和稀疏度系数的设置对离群结果的影响, 并将离群挖掘结果与SDSS提供光谱型等参数对照, 表明利用该系统实现晚型恒星光谱特征线局部离群数据挖掘是可行并有价值的。

超新星是恒星世界中已知道的最剧烈的天文现象之一,但目前发现的超新星数量相比于已探测到的数百亿天体而言又是有限的,所以有必要寻找快速高效的超新星搜寻方法或辅助手段。拟在栺a型超新星统计特征描述的基础上提出了一种海量星系光谱下栺a型超新星候选体选择范围自动约减的方法。该方法首先对栺a型超新星模板PCA分析获得特征谱,并获得每条待检星系光谱的低维超新星特征描述,然后通过引入样本的局部孤立性因子进行离群搜索,最后获得总样本数的1%作为继续搜寻证认超新星候选体选择的初始范围。实验表明该方法有效可行,这一方法在海量光谱中自动去除大量不含超新星的星系光谱,为超新星的进一步搜寻证认和后续观测提供了较可靠的候选范围,从而成为直接利用光谱巡天的海量数据获得超新星的高效途径。