随着射电技术的发展,在未来的10-20年里低频射电波段将成为观测宇宙学的关键突破方向之一。根据宇宙大爆炸的模型,在大爆炸之后宇宙进入黑暗时期和再电离时期,在这段时期由于中性氢原子的电离而释放出波长为21cm的信号(后称21cm信号),经过红移后将在在低频射电波段被观测到且十分微弱。在这一波段还有其他前景辐射干扰叠加在一起,如银河系同步辐射、银河系自由-自由辐射、星系团、河外射电离散源。其中星系团辐射和21cm信号是最微弱的两种信号。星系团为宇宙中最大尺度的天体之一,富含了大量的暗物质、恒星和热气体,据理论推算,在低频射电波段将观测到大量的射电晕或射电遗迹,包含着星系团演变的重要信息。而提取21cm信号对于研究宇宙早期演变和第一代天体的形成也具有重大意义。本文将研究内容分为两个部分:一是对星系团辐射的检测和提取。首先对于星系团辐射的提取,本文基于对低频射电宇宙辐射成份的高精度仿真,使用独立成分分析对宇宙前景成分进行预分离,引入霍夫变换对预分离图像中的星系团和离散点源进行定位,再使用局部独立成分分析精确提取出星系团和离散点源辐射。其次在分离星系团和离散点源辐射的成分之后,还需要对于星系团进行检测。本文提取了表面亮度特征和统计特征作为样本,使用支持向量机训练对星系团和点源进行识别。由于点源的数量远高于星系团的数目,基本的SVM二分类器不再适用,使用一分类SVM训练模型,实现了对星系团更准确的识别效果,星系团的检测率也提升很多。二是21cm信号的提取。21cm信号比宇宙前景辐射低4~5个量级,直接提取十分困难。以往的方法主要是在视线方向上对单一像素点上的前景成分进行拟合,去除后得到残差作为21cm信号的估计。本文使用小波变换算法,利用小波系数重构来拟合前景成分,提取21cm信号,与多项式拟合相比,小波重构在一定的频率范围上效果更好。