一种基于交叉相关的类星体的红移测量方法

给出了一种新的类星体光谱的红移测量方法。首先,利用提取出的发射谱线信息确定一组红移候选;然后,按这些红移候选将静止模板光谱红移,计算所得光谱与目标光谱的相关值;最后,确定最大相关值对应的红移候选为目标光谱的红移。相对于已有的基于谱线匹配的方法,此方法的性能受谱线提取效果的影响较小。实验结果表明： 此方法的鲁棒性较好,性能优于基于谱线匹配的方法。     

基于相似性度量的星系光谱红移估计

光谱的自动分析对大规模的光谱巡天有着非常重要的意义。文章提出了一种基于相似性度量的星系光谱红移测量方法。方法中采用主分量分析构造星系光谱的静止模板,利用谱线特征确定观测光谱的红移候选,然后根据红移候选进行观测光谱与模板光谱间的相似性度量,所采取的相似性度量策略类似于证据积累的思想,定义为几个相似证据的加权和,从而降低了观测光谱与模板光谱之间的误匹配,提高了红移估计的正确率。通过实验将所提出方法与基于谱线匹配的方法和传统的交叉相关方法进行了比较,实验结果表明：本文方法的正确率较之基于谱线匹配的方法和传统相关法有较大提高。     

一种新的活动星系光谱红移自动测量方法

星系红移的自动测量对进行大样本天文学研究如宇宙学大尺度结构研究具有重要意义。星系一般分为正常星系和活动星系两种,活动星系光谱一般具有较明显的发射线特征。文章提出了一种不用精确提取谱线而快速测量活动星系光谱红移的方法。该方法包括步骤：(1)对待测光谱进行去噪;(2)利用小波变换提取低频成分光谱,并用去噪后光谱减去低频谱得到残差谱;(3)计算残差谱的均方差,并保留大于阈值的波长集合(4)根据标准谱线表计算所有候选红移;(5)利用Parzen窗估计方法计算红移密度最大点,并在邻域内求均值确定最终红移。对模拟数据和SDSS DR7部分实测数据的测试表明,该方法是鲁棒的并且具有较高的红移测量正确率。     

一种快速求红移和证认谱线的新方法--伪三角法

对于河外天体，谱线证认和红移确定是光谱分析的第一步。本文在仔细分析天体光谱特点的基础上，提出了一种全新的求红移和证认谱线的新方法--伪三角法。该方法利用最强的三根谱线的波长信息构造“三角形”，通过将最大角的“余弦”与已知模板的“余弦”表相匹配，反推得到相应的标准谱线波长，并进而得到红移值。通过这个红移值，可以得到所有的谱线的标准位置，这就相当于谱线证认。结果表明：这种方法在大大减少运算量的同时，保持了较高的正确识别率和极低的误识率。这对海量光谱数据的处理具有重要的意义。同时，该方法立意新颖，简单明了，容易实现。缺点是对于谱线少于3根的光谱以及噪声很大的光谱不能有效地处理。     

一种海量光谱中类星体候选体红移测量与识别的算法

提出一套对海量光谱中类星体的红移测的方法。类星体具有本身的宽发射线的特征,而以往光谱处理方法中,对于宽的发射线的识别存在不足之处。由于类星体的红移一般比较大,谱线移动的范围比较大,不易进行判定。所以本文针对类星体最重要的特征,利用低频点集方法,提取光谱中宽的发射线并与已知线表进行匹配,来获得类星体的红移并能够对类星体进行初步的识别。为提高谱线识别可靠性,文章还提出一种估计局部噪声的方法。该文的方法不依赖与光谱的流量定标,可以应用于无流量定标时的光谱,例如正在调试阶段的LAMOST光谱数据。     

基于向量空间模型的岩屑LIBS光谱分类识别方法

向量空间模型最初用于文献检索,该模型是通过对文献内容进行特征文本提取后,将文献转换到文本向量空间,然后在文本向量空间中通过计算文献的特征文本向量与检索文本的特征文本向量的相似度,实现文献的检索,该方法基于模式识别中模板匹配的最近邻原则。针对光谱数据的特点和模式识别中模板匹配的基本原则,将向量空间模型引入基于样品光谱的分类识别。通过训练集中光谱数据获得各样品的光谱数据模板,提取训练集中各样品光谱数据模板特征峰的波长和相对强度信息,构建特征峰信息数据库,计算获得特征峰信息权值,将光谱数据转换到特征峰向量空间,获得各样品光谱数据模板的特征峰向量,构建样品特征峰向量数据库。同理获得预测集样品光谱的特征峰向量,在特征峰向量空间中通过计算预测集样品特征峰向量与样品特征峰向量数据库中各样品模板特征峰向量的余弦值,完成对预测集样品的分类识别。以岩屑样品的LIBS光谱为研究对象,将向量空间模型应用于LIBS光谱的分类识别。分类结果表明,该方法能够实现对岩屑样品LIBS全谱的快速分类识别,且在对预测集光谱数据进行平均处理后,分类准确率为100%。提出的基于向量空间模型的LIBS光谱分类方法可以拓展应用于其他光谱数据的分类识别。     

基于均值漂移实现非发射线天体光谱的谱线自动提取

非发射线天体的光谱是天体光谱谱线提取中最难处理的一种。针对非发射线天体,给出了一种基于均值漂移的谱线自动提取方法。首先,利用均值漂移总是指向局部密度最大点也即密度的模式点这一性质,提取出较为满意的伪连续谱;其次,均值漂移滤波同时工作在空间域和幅度域上,是一种非线性的边缘保持滤波方法,在去除噪声的同时,能够较好地保持特征谱线的信息,文章在连续谱归一化后,采用均值漂移去噪得到谱线光谱;最后,对谱线光谱设置局部阈值提取出特征谱线。通过对恒星、正常星系等的实验表明：该方法是有效的, 这将对后续的参数测量和基于谱线的光谱分类非常有利。     

基于距离度量的LAMOST光谱中连续谱异常的自动检测

连续谱异常是指恒星光谱在获得和处理过程中由于星际消光和流量定标等原因造成连续谱严重偏离甚至中断的现象,这对光谱的谱线提取以及其他一些后续处理工作带来负面影响。提出了一种基于距离度量的连续谱异常光谱的自动检测方法,相比传统人眼检查在保证正确率的情况下大大地提高了工作效率。该方法首先通过光谱的lick线指数来确定待测光谱的恒星类型,同时对待测光谱进行归一化处理;然后分别提取待测光谱和对应类型模板光谱的连续谱;最后进行连续谱模板匹配,在每个波长点计算待测光谱和其模板光谱的流量差值,分析流量差值的分布,检验有多少差值点分布在在均值(β)附近的±α个标准差(δ)的范围内,进而可确定是否有连续谱异常。实验表明提出方法的可以快速有效的识别出连续谱异常的恒星光谱。     

基于谱线特征匹配的恒星光谱自动识别方法

我国正在实施的大型巡天项目(LAMOST项目),急需恒星光谱的自动识别系统。文章给出了一种基于谱线特征匹配的恒星光谱自动识别方法。该方法由以下主要步骤组成：(1) 利用小波变换的方法对观测光谱进行谱线特征提取;(2) 将提取出的特征和恒星谱线的特征模板进行相关匹配;(3) 根据相关匹配结果进行恒星光谱识别。通过对Sloan Digital Sky Survey (SDSS),Data Release Four (DR4)中的大量真实光谱数据实验表明,该方法具有对噪声鲁棒等特点,正确识别率高达96.7%。该方法可对相对定标的巡天光谱进行自动识别,符合LAMOST数据的要求,可为天文学家进行恒星和银河系的结构等研究提供帮助。     

基于卷积型小波包变换的谱线自动提取方法

天体光谱中的谱线包含重要的天体物理信息。文章提出一种基于卷积型小波包变换的谱线自动提取方法。该方法由以下主要步骤组成：(1)将观测光谱进行4层卷积型小波包变换;(2)对第四层小波包系数,采用区域相关算法以及阈值处理方法进行噪声处理;(3)选择中高频小波包系数进行谱线特征重构;(4)根据重构后的谱线特征,利用谱线搜索方法,在观测光谱中提取谱线。作者在实验中用恒星、正常星系和活动星系光谱进行谱线提取测试,结果表明该方法具有对噪声鲁棒和谱线提取准确等特点。用该方法提取sloan digital sky survey(SDSS)光谱中的谱线后,计算了红移并与SDSS给出的红移进行了对比,实验结果间接验证了该方法提取谱线的有效性。     

LAMOST星系光谱的红移自动测量

自动测量LAMOST望远镜所产生的大量星系光谱红移,是LAMOST望远镜数据处理的关键。PCAZ的红移自动测量方法,只适用于红移值较小(一般情况不超过z＜0.2)的情况,其原因是受到所应用构建正交模板的光谱模板范围的限制。文章突破了这一限制,针对LAMOST将产生的光谱的特点,作者改进了这套方法。应用该方法到具体的观测数据中,得到了准确率超过90%的红移值。该方法的红移测量极限依赖于模板的波长范围和待测光谱蓝端的信噪比,按照LAMOST的初步设计,对z＜0.8红移,可进行准确测量。经过测量, 得出结论：(1)该方法适用于LAMOST的星系红移测量;(2)为实现巡天红移的测量,需要构造完备的不同星系的光谱模版(UV-IR);(3)蓝端信噪比大小影响对大红移的测量。     

基于特征区域下凸点提取的藻类荧光光谱波长选择方法

藻华现象的频繁发生严重影响了海洋环境和人类的生产活动,因此对水体浮游植物的监测十分重要。三维荧光光谱被广泛应用于水体浮游植物中藻类的群落组成分析和浓度定量分析,然而三维荧光光谱数据中的信息冗余给藻类定性定量分析带来了一定的影响。针对光谱信息冗余问题,提出了特征区域积分与凸点提取相结合的三维荧光光谱波长选择方法。以抑食金球藻、细长聚球藻、小球藻为研究对象,采用Savitzky-Golay卷积平滑法对三维荧光光谱进行预处理,解决了因外界因素造成的光谱噪声问题,采用马氏距离法剔除三维荧光光谱数据集中的异常光谱样本,运用浓度残差法剔除三维荧光光谱数据集中的异常浓度值样本,然后通过偏最小二乘回归模型的内部交叉验证均方根误差衡量不同特征区域下凸点的可靠性进行波长变量的选择。为验证波长筛选方法的有效性,对三种藻类建立偏最小二乘回归模型,以内部交叉验证决定系数（R2）、内部交叉验证均方根误差（RMSECV）作为模型评价指标。与全光谱数据建立的回归模型进行了比较,抑食金球藻、小球藻、细长聚球藻的波长变量由全谱的1071个分别减少到77个、75个、67个,R2分别提高了0.016 4,0.002和0.032 4,RMSECV分别降低了1.8×105,2.0×105,2.6×105。与UVE方法相比,抑食金球藻、小球藻、细长聚球藻的波长变量分别减少了599个、357个、317个,R2分别提高了0.014 5,0.000 4和0.012 3,RMSECV分别降低了1.6×105,7.0×104和1.6×105。经过该方法进行波长变量选择后,减少了冗余信息,提高了模型预测能力。     

WCARS-ISPA火焰光谱特征选择的转炉炼钢终点预测

对转炉炼钢终点的实时精准控制能够有效提高钢铁产出的质量,炉口火焰光谱在炼钢不同时期的变化明显,对其进行分析处理并与机器学习方法相结合可有效用于炼钢终点的实时控制。针对炉口火焰光谱数据量大、现有方法对光谱特征提取在可信度和实时性上不足的缺陷,提出一种基于窗口竞争性自适应重加权采样（WCARS）结合迭代式连续投影算法（ISPA）的光谱特征波长选择方法,该方法在有效解决模型过拟合问题的同时,能够降低高维数据计算的复杂度。将火焰光谱数据沿波长方向进行窗口划分后,使用CARS进行计算选出特征窗口波段,再将迭代式选择与传统连续投影算法相结合,通过重复迭代精选出特征波长,在此基础上使用支持向量机回归（SVR）建立炼钢终点碳含量预测模型。实验采集363组炼钢后期的炉口火焰光谱数据作为样本,并对其进行Savitzky-Golay平滑预处理。使用WCARS-ISPA算法从全光谱数据中选出10个特征波长作为SVR模型的输入,碳含量为模型输出,Kennard-stone算法对训练集和测试集进行划分,选择碳含量的平均预测误差、预测误差在±2%以内的命中率以及运行30次的平均时间作为模型评价指标。实验结果显示,模型的平均碳含量预测误差为1.413 2%,命中率高达90.63%,运行时间为0.019 679 s。与使用全光谱和WCARS-ISPA,CARS-SPA,WCARS和SPA四种不同特征选择方法选出的特征波长建模得到的结果进行对比,基于WCARS-ISPA方法选出的特征波长建立的终点碳含量预测模型误差最小、命中率最高。提出一种新的炉口火焰光谱特征波长提取方法,使用窗口竞争性自适应重加权采样结合迭代式连续投影算法选取特征波长,并在此基础上建立转炉炼钢终点碳含量预测模型,实验结果表明,该方法能够有效提取火焰光谱特征,所建模型能够对转炉炼钢终点进行准确预测,满足工业生产的实时控制要求,为实际生产提供可靠帮助。     

激光诱导等离子体光谱法(LIPS)测定不锈钢中微量元素

激光诱导等离子体光谱技术(LIPS)是一种非接触式实时检测技术,将其用于对钢铁成分检测,可满足大型钢铁企业高速化、连续化、自动化生产要求。以波长为1 064 nm的Nd∶YAG调Q固体激光器为激发光源,ICCD为探测器,标准不锈钢1Cr18Ni9Ti系列为样品在建立的LIPS实验装置上对样品中微量金属元素铝、锰、钴、钼和钛的含量进行了测量。实验中通过对ICCD工作的延迟时间和积分时间的合理设置得到高信噪比的谱线信号,在光谱数据处理时采用了基于基体效应的内标法。实验结果显示,测量元素的浓度与定标元素铁的浓度之比与它们的谱线强度之比均呈很好的线性关系,测试的五种微量元素探测极限不大于150 μg·g-1。     

星系光谱的400.0 nm跳变点的自动测量技术

本文给出星系光谱中的400.0nm跳变点位置和跳变值的自动测量方法,利用小波变换和离散卷积等技术,避免了对每条光谱进行繁琐的测量,可以作为星系光谱研究的预处理步骤。     

一种基于遗传优化的BP神经网络的测光红移估计算法

除了星系的光谱红移之外,星系测光红移的估计也对研究宇宙大尺度结构及演变有着重要的研究意义。利用斯隆巡天项目最新发布的SDSS DR13的150 000个星系的测光及光谱数据,在红移值Z<0.8范围内,先使用SOM自组织神经网络对星系样本进行早型星系和晚型星系的聚类,然后用遗传算法优化后的BP神经网络对星系的测光红移进行估算。估算结果与作为标准的已知星系光谱红移进行比对,早型星系的红移估计最小均方误差约为0.001 3,晚型星系最小均方误差约为0.001 7。实验结果表明,遗传优化的BP算法在精度上优于BP神经网络算法,且效率上优于K近邻、核回归等传统测光红移估计算法。     

高光谱分辨率紫外平场光谱仪的研制

光栅作为一重要的分光元件,广泛应用于各类光谱仪,其中球面变线距平场光栅以其独特的平场特性使其容易与阵列探测器结合使用,一次实现宽光谱范围的记录。商业球面平场光栅一般只会提供光栅的公称线密度以及相应的安装参数,而不会提供光栅具体的变线距参数,并且提供的安装参数是针对整个使用波段优化的结果。使用者往往只需要其中的一部分波段。针对这种情况,根据球面平场光栅聚焦、分光原理,利用生产厂家提供的光学元件安装参数给出了推导球面变线距光栅变线距参数的方法。并给出了利用这些参数,根据光谱仪的实际工作波段确定最佳的CCD安装位置的方法。根据推导的光栅变线距参数可以对光学系统进行光学追迹已验证光学系统的性能。研制了一台高分辨率紫外平场光谱仪,覆盖光谱范围230~280 nm。采用的球面变线距光栅公称线密度为1 200 lines·mm-1,使用波段为170~500 nm。推导了该光栅的变线距参数,并针对230~280 nm波段对CCD的安装位置进行了优化。同时利用不同元素的标准光源空心阴极灯对光谱仪进行了波长标定和光谱分辨率测试。波长标定采用参数拟合法,整个波段范围内的标定精度优于0.01 nm。光谱分辨率测试的结果表明光谱仪的光谱分辨率达到0.08 nm@280.20 nm。