耀斑是太阳活动的表现形式之一,虽然它尚未对地球造成毁灭性伤害,但是短时间内可能会对地球上的通信系统造成信号干扰,甚至导致信号中断。为了预防耀斑带来的影响,世界上有许多国家都进行了有关耀斑的科学研究,但是目前国内外对耀斑的研究主要是以预报和预测为主,对耀斑识别的研究却很少,另外卫星网站上对耀斑的定义也很简单,其应用不具有普适性。针对当前的研究现状,本研究将以工业领域常用的异常值检测算法为基础,结合卫星网站提供的X射线流量数据,在时域进行GOES和RHESSI的耀斑识别算法研究,并针对模拟数据开发出一款耀斑自动识别和记录软件。另外,本研究还通过小波分解,利用耀斑期间原始数据在高频分量上的特征波动,提出了一种在频域进行耀斑识别的方法。首先,本文以太阳的结构为切入点,将关于太阳活动现象的物理背景知识进行了概述,引出了本文研究对象太阳耀斑,简述了耀斑的特点及其对地球的影响,又对GOES和RHESSI两种X射线观测卫星进行了详细介绍。针对目前的国内外研究现状,确定了本研究的目的和意义。然后,详细介绍了 GOES和RHESSI两种卫星数据的来源及获取方式,并根据数据特点分别设计了预处理方法。完成数据预处理后,通过对GOES耀斑的相关参数统计、分析和总结,提出了一种GOES耀斑的识别算法。由于RHESSI数据比GOES数据更复杂,所以本研究以3σ准则和iForest聚类算法为理论基础,通过大量实验,又提出了一种RHESSI耀斑的识别算法。两种算法能分别完成对GOES数据和RHESSI数据的耀斑识别,并将识别的耀斑列表在指定路径保存。接着,本文又提出了一种在频域进行RHESSI耀斑识别的方法。通过研究发现,含有耀斑的原始数据在经过小波分解后,耀斑阶段对应的高频系数图像上会出现特征波动,而宁静期没有这种特征,因此高频系数图像上的特征部分即是对应的耀斑部分,然后通过计算短时能量将特征部分进一步放大以方便识别。算法设计完成后,通过效果图展示了该算法的识别结果。最后,为了方便在不同场景下的应用,本文为项目模拟数据开发了两个版本的自动识别系统。首先介绍的是基础版本（V1.0）,该版本用PyQt5开发了 GUI界面,虽然界面简单但可以实现系统的核心功能。后来考虑到未来研究工作的可移植性以及作为科学研究GUI界面的专业性,又在IDL平台上参照RHESSI软件对基础版本进行改进和优化,开发了改进版本（V2.0）。本研究所开发的系统能对项目提供的模拟数据完成耀斑识别任务,为将来ASO-S/HXI开发基于X射线通量的耀斑识别算法提供了参考。