经典移动曲面滤波算法可以对多种地形取得较好的滤波效果,但是该算法取格网内最低点作为地面点时仍存在粗差问题。基于此,提出一种置信区间检验方法,利用残差、均方根误差和置信概率作为参考值,选择最佳的初始种子点。采用格网重叠方式解决相邻格网间板块化问题,同时应用分层聚类自适应阈值确定方法确定高差阈值。对特殊种子点不足、难以拟合曲面的特殊格网,建立平面,设置阈值判断平面是否满足条件。对改进型移动曲面滤波算法与经典移动曲面滤波算法进行定性和定量实验对比,结果证明改进型移动曲面算法对粗差地形可以获得更佳的滤波效果。

在涡流脉冲热像检测中, 检出概率是评价检测可靠性的最重要的指标之一。通常, 检出概率是指在特定检测条件下特定尺寸的缺陷被检出的概率。首先, 以含有不同尺寸疲劳裂纹的金属平板试件为研究对象, 通过正交试验方案设计, 完成了对不同检测条件下不同尺寸裂纹试件表面热响应信号的提取; 然后, 采用线性回归模型建立了裂纹区域的热响应信号与裂纹尺寸的定量化关系, 并采用极大似然估计法给出了裂纹检出概率模型中的具体参数; 最后, 基于Wald方法求得了检出概率的置信区间, 并绘制了检出概率曲线。研究成果可为涡流脉冲热像检测的可靠性评估提供量化依据。

温度波动影响含氢基团之间的作用力, 从而影响近红外光谱的吸收强度和波峰位置等, 导致近红外测量精度的降低。 针对温度变化对近红外光谱建模精度的影响, 对全局隐含温度补偿方法进行了研究, 并对其预测精度进行了分析, 分别从预测方差和置信区间两个方面对此类模型的精度进行了理论探讨和验证。 同时通过温度的连续变化实验, 即在温度连续变化的过程中, 等时间间隔采集各样品的近红外光谱, 研究了温度变化对光谱主元的连续模式影响, 探讨了温度变化影响模型预测精度的方式和途径。 最后对某高分子聚合物的粘度测量问题进行了实验验证和误差分析, 得到标准温度下所建未经温度补偿的模型和全局隐含温度补偿模型的建模精度分别为: RMSEC=0.243 0, Rc=0.871 6, RMSEP=0.243 2, Rp=0.869 3; RMSEC=0.258 2, Rc=0.870 6, RMSEP=0.265 2, Rp=0.856 0, 而当温度变化时, 二者预测最大置信区间分别约为1.8和0.9 kPa·s。 虽然全局隐含温度补偿模型相比于标准温度模型建模精度略降低, 但预测精度提高了一倍左右。 理论分析和实验结果均表明, 全局温度补偿模型具有较高的预测精度, 且对温度的变化有较强的鲁棒性和可靠性。

针对漫射模型在近光源区具有较大模型误差, 导致光学特性参量反演准确度较低的问题, 提出了一种利用矩变换, 改变原始数据形态, 提高反演准确度的方法.比较了不同阶次条件下的光学特性参量反演准确度和拟合残差的统计分布状况, 分析了不同信噪比下重构系数的相对误差.对25组数据的研究结果表明：3阶矩变换可显著提高两个光学参量(μa、μ′s)的估计准确度.在无噪音条件下, 吸收系数μa重构的平均相对误差为7.04%;有效散射系数μ′s重构的平均相对误差为5.55%, 相比于自然对数变换, μa降低了8.57%;μ′s降低了32.73%.在信号噪音满足一定条件情况下(大于50 dB), 3阶矩变换仍然能获得较高的光学参量反演准确度.矩变换方法能有效地提高光学特性参量反演估计准确度.

通过分析峰值分布及广义极值分布理论关于混沌电场峰值分布的特点,获得一种混沌电场峰值分布的计算方法,结合Bootstrap重采样技术,提出了混沌电场峰值分布参数估计方法,该方法吸取了重采样技术估计的优点,对分布参数置信区间的估计更为准确、实用。以蒙特卡罗仿真和某机械搅拌混响室内电场数据为实例,结果表明,与传统的正态近似法、百分位法、BC-t等方法相比,其计算结果与实际结果更为吻合,证明了该方法具有更高的准确度。

以柏木、 雷竹和无患子野外高光谱数据为基础, 在统计学理论和实践分析的基础上， 提出了利用均值置信区间带筛选树种间最佳特征区分波段及利用Manhattan距离和Min-Max区间相似度识别树种的问题。 研究结果表明: (1) 柏木与雷竹之间的最佳区分波段为358~386， 452~1 145和1 314~2 500 nm， 柏木与无患子之间的最佳区分波段为350~446， 497~527， 553~1 330， 1 355~2 400和2 436~2 500 nm， 雷竹与无患子之间的最佳区分波段为434~555， 580~1 903， 1 914~2 089， 2 172~2 457和2 475~2 500 nm； (2) 在最佳区分波段内， 同种树种间的Manhattan距离远小于异种树种间的Manhattan距离， 同种树种间的Min～Max区间相似度远大于异种树种间的Min～Max区间相似度， Manhattan距离和Min～Max区间相似度可以有效区分和识别不同类型的树种。

通过实验研究了阈噪比(TNR)不变时信噪比(SNR)对激光雷达测距特性的影响，结果表明，信噪比远高于阈噪比时，激光雷达测距数据的离散分布服从正态分布，且随着信噪比的降低，测距数据离散分布逐渐偏离正态分布，呈现上升沿陡下降沿缓的形式；当信噪比接近阈噪比时，测距数据的离散分布又逐渐趋向于正态分布，但此时激光雷达的漏测率迅速增加。在此基础上，采用置信概率68.2%对应置信区间的一半来衡量激光雷达的测距精度，并给出了测距精度计算方法，它能更准确地表征激光雷达测距数据的密集度，具有更好的普适性。

结合SAR图像空域的先验知识和小波域系数的特性，提出了一种新的SAR图像相干斑抑制算法.使用最近 提出的局部多项式近似-置信区间交叉(local polynomial approximation-intersection of confidence intervals(LPA-ICI)) 构造自适应窗，寻找到与SAR图像中每个像素点相对应的同质区域，在每个同质区域内利用本文给出的快速形状 自适应小波变换进行硬阈值收缩抑斑，最后根据本文提出的稀疏加权方法融合多个估计样本获得最终抑斑图像. 实验结果表明本文提出的算法有着很好的抑斑性能，尤其是在去除重构图像中的“振铃”效应以及有效保留原始 SAR图像中的点目标方面性能更突出.

提出了一种对图象线性边缘检测的精确定位算法,传统方法是基于系统分辨率的定位方法,其精度最高只能达到一个象素.该算法利用了图象象素的亮度信息,用概率分布方法进行定位估值,使定位精度小于一个象素,即在较低系统分辨率的情况下,获得较高分辨率的定位精度,用此算法设计的自动测量系统,在实际使用中取得了令人满意的结果.