在对剪切湍流数据资料进行计算机处理时，原始数据的精确度是正确分析湍流特征的基础，而消噪处理和波数谱的自动匹配则是数据分析的重要难题。剪切探头在测量海洋湍流的时候，由于仪器振动和环境噪声的干扰会对湍流信号产生污染，传统的振动信号消除算法用傅立叶变换法，但是其只能处理信号的统计平均结果，非常适合于处理确定性的平稳信号，而对于现实观测中含有的噪声通常非平稳的信号。有关学者提出用小波去噪的方法消除噪声干扰，也取得了一定的成果，但是由于湍流是一种复杂的三维流体运动，要构造符合其特征规律的小波基是非常困难的。此外，噪声含有的能量会影响波数空间波数谱的匹配精度，波数谱是评价湍流特征的重要物理参量。国内现有的观测仪器对于波数谱的匹配都是采用人工识别的方式来判断谱质量的好坏，这就影响了数据处理的智能性和客观性，降低了大量观测数据处理的效率和精确性。因此，对湍流数据的消噪和匹配方法的研究无论是对工程应用还是湍流理论研究都起着重要的作用。本论文以微结构海洋湍流观测仪获取的剪切湍流数据为研究对象，针对湍流数据计算机处理流程中的关键理论问题依次进行了研究，对涉及到的关键技术问题进行了理论分析和技术实现，基于国内外研究现状，对剪切湍流数据处理中时域的消噪、频域数据统计分析以及波数域波数谱匹配问题先后进行了重点研究。通过研究湍流计算机数据处理流程中的这三个关键技术，提高数据处理的精确度和智能化。论文主要在以下几个方面进行了重点研究：(1)基于维纳滤波的湍流信号噪声消除方法研究针对湍流观测仪和流体作用于仪器形成的振动信号会污染湍流信号检测的情况，基于姿态传感器获取的加速度信号和剪切湍流信号具有一定的内在关联性的基础上，利用三轴加速度信号作为振动参考信号，剪切信号作为期望信号，根据维纳滤波最小均方误差的原理，提出了基于维纳滤波的湍流信号消噪算法，通过求解维纳霍夫方程得到最优权重系数，从最大程度上实现了湍流振动噪声信号消除。应用定点湍流观测仪获取的数据资料对算法的有效性进行验证，结果表明算法有效的提高了数据的精确度。(2)基于交叉验证的湍流数据处理算法研究在基于湍流统计平均法和湍流概率分布的基础上，对频域和波数空间的湍流数据进行了探索性的统计分析。虽然湍流是三维非定常的复杂流体运动，但是其随机性又决定了其符合一定的统计分布规律。本论文应用10折交叉验证的思想研究了频域和波数空间对湍流功率谱密度的统计分布特征，算法将大量湍流数据分为训练集和测试集，根据训练集表现的统计特征去评价测试集中的数据，并对湍流数据所表现的统计特征进行了评价。通过垂向剖面仪海试实验获取的数据资料对算法的可行性和有效性进行验证，验证结果表明，在对大量湍流数据进行特征分析是，本文的算法具有一定的有效性，可以从大量看似无规则的湍流数据中获去其统计分布特征。(3)基于最大似然法的湍流波数谱自动匹配算法研究基于湍流数据的统计规律特征，对波数空间波数谱的自动匹配算法进行了研究。针对大量数据中显示的实际观测谱围绕理论谱上下波动的特征，提出了基于最大似然法的湍流波数谱自动匹配算法。算法以实际谱和理论谱间的差值作为处理对象，在交叉验证法验证得到有效差值的基础上，对其进行正太分布性检验，并提出了应用最大似然法求解距离差的有效判别函数，从而得到实际谱围绕理论谱波动的有效范围，并将不在此范围内的数据剔除，实现波数谱的自动匹配。在水槽实验中，通过与多普勒流速仪进行比对来验证算法的有效性。结果表明在波数空间中，谱峰较大的数值被有效的剔除，数据的精确度提高了，实现了波数谱的自动匹配，提高了数据处理的智能化。但是由于湍流数据的复杂性，需要进一步应用不同的海试数据来验证和优化算法，以提高算法的通用性。此外，对于得到的高精确度的湍流数据资料的后续分析，还有待进一步深入挖掘。