圆形数据涉及到众多的科学领域中，例如:生物、地理、天文、气象等领域，其中圆形数据密度函数的估计是统计学中的研究热点，国内外涌现出越来越多的学者对圆形数据密度函数的估计问题进行研究。密度函数估计的方法有很多，而核密度估计作为非参数统计方法的一种，克服了众多传统方法的缺陷，较其他的估计方法具有很多的优良性。但目前的研究还存在一些问题，例如由于圆形数据的一些特性，核密度估计中关于核函数的选择问题研究较少，并且只研究了核函数为Von Mises密度函数时的光滑参数选择问题，但往往Von Mises核函数并不是最理想的选择。　　针对上述问题，基于圆形数据中核函数为Von Mises密度函数的核密度估计的性质，对Wrapped Cauchy核函数的核密度估计进行研究，以积分均方误差作为评价标准，比较Von Mises核函数的核密度估计与Wrapped Cauchy核函数的核密度估计在不同条件下的估计性能，并将几种常见的光滑参数选择方法推广应用于Wrapped Cauchy核函数的核密度估计中，模拟实验得出最优光滑参数。　　首先，介绍圆形数据的特性及其几种重要的分布函数，给出各种分布函数的图像，初步介绍圆形数据核密度估计的定义以及最优光滑参数的评价标准等。　　其次，详细介绍核函数为Von Mises密度函数的核密度估计的性质和光滑参数选择问题，给出了五种光滑参数选择方法，研究了核函数为Wrapped Cauchy密度函数的核密度估计性质和估计精度，并将几种光滑参数选择方法推广应用到其核密度估计中。　　最后，通过模拟实验，得出结论。根据实验结果比较两种核函数的估计性能，Wrapped Cauchy核函数更适合于样本量较小或者模型为二维混合分布时的情况，并且基于这五种光滑参数选择方法，讨论了Wrapped Cauchy核函数的核密度估计下最优光滑参数选择方法。