[发明专利]一种基于多态叠加Gamma分布的LJ1-01夜间灯光数据去噪方法

权利要求书

1.一种基于多态叠加Gamma分布的LJ1-01夜间灯光数据去噪方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

获取LJ1-01夜间灯光数据；

构造多态叠加Gamma分布函数，以用于表示所述LJ1-01夜间灯光数据；

求解各叠加态的权重；

在所述LJ1-01夜间灯光数据中选择纯噪声作为噪声子集；

分离出所述噪声子集中的混合分布的权重；

计算所述LJ1-01夜间灯光数据剔除噪声后的概率密度；

构造有效丰度函数，以用于表示剔除噪声后的概率密度与原始的概率密度的比值；

根据所述有效丰度函数，计算有效灯光数据。

2.根据权利要求1所述的基于多态叠加Gamma分布的LJ1-01夜间灯光数据去噪方法，其特征在于，所述获取LJ1-01夜间灯光数据包括：根据时间顺序获取所述LJ1-01夜间灯光数据。

3.根据权利要求1所述的基于多态叠加Gamma分布的LJ1-01夜间灯光数据去噪方法，其特征在于，所述多态叠加Gamma分布函数公式为：

其中，g(i,x_i)为所述灯光数据的各卡方分布叠加态整体概率分布，f(x_i)为不同参数的卡方概率分布，ε_i为不同参数χ²分布的权重，i∈(1,2...n)为χ²分布的参数，g_i(i,x_i)为不同参数χ²分布在整体中占的概率。

4.根据权利要求1所述的基于多态叠加Gamma分布的LJ1-01夜间灯光数据去噪方法，其特征在于，所述求解各叠加态的权重包括：

在对n个未知权重求解时，若只有m个观测值，则采用最小二乘平差求解所述权重的近似解。

5.根据权利要求4所述的基于多态叠加Gamma分布的LJ1-01夜间灯光数据去噪方法，其特征在于，当n＞m时，所述权重的解为条件平差下的最小二乘近似解；当n≤m时，所述权重的解为间接平差下的依据最小二乘准则的唯一解。

6.根据权利要求1所述的基于多态叠加Gamma分布的LJ1-01夜间灯光数据去噪方法，其特征在于，所述LJ1-01夜间灯光数据剔除噪声后的概率密度的公式为：

其中，g₀(i,x_i)为剔除噪声之后的灯光数据的概率密度，g(i,x_i)为所述灯光数据的各卡方分布叠加态整体概率分布，g^j(i,x_i)为第j个噪声子集A_j的的概率密度。

7.根据权利要求1所述的基于多态叠加Gamma分布的LJ1-01夜间灯光数据去噪方法，其特征在于，所述有效丰度函数的公式为：

其中，为第j个噪声子集A_j权重函数的重心，为原始灯光数据权重函数的重心。

8.根据权利要求1所述的基于多态叠加Gamma分布的LJ1-01夜间灯光数据去噪方法，其特征在于，所述根据所述有效丰度函数计算有效灯光数据包括：根据所述有效丰度函数的含量预先设定阈值，剔除偏向噪声的灯光数据，剩余部分即为剔除噪声之后的所述有效灯光数据。