一种基于Map/Reduce分布式计算的恒星光谱分类方法

天体光谱中蕴含着非常丰富的天体物理信息,通过对光谱的分析,可以得到天体的物理信息、化学成分以及天体的大气参数等。随着LAMOST和SDSS等大规模巡天望远镜的实施,将会产生海量的光谱数据,尤其是LAMOST正式运行后,每个观测夜产生大约2~4万条光谱数据。如此海量的光谱数据对光谱的快速有效的处理提出了更高的要求。恒星光谱的自动分类是光谱处理的一项基本内容,该研究主要工作就是研究海量恒星光谱的自动分类技术。Lick线指数是在天体光谱上定义的一组用以描述光谱中谱线强度的标准指数,代表光谱的物理特性,以每个线指数最突出的吸收线命名,是一个相对较宽的光谱特征。研究了基于Lick线指数的贝叶斯光谱分类方法,对F,G,K三类恒星进行分类。首先,计算各类光谱的Lick线指数作为特征向量,然后利用贝叶斯分类算法对三类恒星进行分类。针对海量光谱的情况,基于Hadoop平台实现了Lick线指数的计算,以及利用贝叶斯决策进行光谱分类的方法。利用Hadoop HDFS高吞吐率和高容错性的特点,结合Hadoop MapReduce编程模型的并行优势,提高了对大规模光谱数据的分析和处理效率。该研究的创新点为：(1) 以Lick线指数作为特征,基于贝叶斯算法实现恒星光谱分类;(2) 基于Hadoop MapReduce分布式计算框架实现Lick线指数的并行计算以及贝叶斯分类过程的并行化。     

基于线指数特征的海量恒星光谱聚类分析研究

聚类分析是数据挖掘中用以发现数据分布和隐含模式的一种重要算法,能简单有效地研究大样本、多参量和类别未知的光谱数据。以线指数作为光谱数据的特征值能够在尽可能多的保留光谱物理特征的同时,有效解决高维光谱数据聚类分析中运算复杂度较高的问题。本文提出了基于线指数特征的海量恒星光谱数据聚类分析的方法,提取恒星光谱中的Lick线指数作为海量巡天光谱数据的特征,使用k均值聚类算法完成对光谱数据的聚类,然后对聚类结果进行有效的分析。实验结果证明该方法能够快速有效地将具有相似物理特征的恒星光谱数据聚集到一起,该方法可以应用到巡天数据的研究中。     

基于光谱相似度的恒星大气参数自动测量方法

采用模板匹配方法进行恒星光谱的自动处理时,不需要计算光谱的线指数,而采取对全谱匹配的方法尽可能多的保存有用的信息,可得到比较理想的结果。提出一种基于光谱相似度的恒星大气参数自动测量的方法。首先对恒星光谱进行连续谱归一化,然后通过计算待测光谱和模板光谱之间的相似性来进行模板匹配,从而得到相对准确的恒星大气参数。通过ELODIE实测光谱数据和NGS理论模板库之间的实验表明,本方法可有效进行恒星大气参数的自动测量,并能得到理想的结果。     

Polarization switching in a quasi-isotropic microchip Nd:YAG laser induced by optical feedback

This paper demonstrates the influence of external optical feedback on the polarization state of longitudinal modes in quasi-isotropic microchip Nd:YAG lasers. Under optical feedback, the polarization state of longitudinal modes in quasi-isotropic lasers relies strongly on the intracavity anisotropy loss and mode competition. When the intracavity anisotropy loss is small, external optical feedback can cause polarization switching and strong mode competition between two orthogonal linearly polarized eigenstates of one laser longitudinal mode, which leads to the distortion of laser intensity modulation waveform. The polarization switching is independent of the initial external cavity length. By increasing the intracavity anisotropy loss, one polarization eigenstate can be suppressed and the laser works in single-polarization state. A theoretical analysis based on the compound cavity model is presented, which is in good agreement with the experimental results. The results offer guidance to the development of laser feedback interferometers.     

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。     

基于纳米红外技术的竹材细胞壁化学成分研究

为了深入认识竹材细胞壁的精细结构,揭示竹材细胞壁的独特构造,首次应用纳米红外技术(AFM-IR)研究竹材纤维细胞壁的化学成分及其分布,探讨纳米红外技术在竹材细胞壁化学物质分布的研究方法。结果表明,利用纳米红外技术可以实现原位状态下对竹材纤维细胞壁的化学组成进行分析,突破了传统红外光谱技术的衍射极限,获得纳米级的红外光谱;纳米红外技术采集的光谱与显微红外技术相比,谱峰位置基本相同,能正确反映竹材细胞壁的化学信息;纳米红外技术是竹材细胞壁化学成分纳米分布的有效研究方法。     

各向异性外腔微片Nd:YAG激光器调频回馈研究

研究了在各向异性外腔下微片Nd:YAG激光器调频回馈特性.作为对比,首先给出了在各向同性外腔下调频回馈结果,激光器输出功率的半波条纹数正比于外、内腔长度之比.在回馈外腔中内置一个四分之一波片,激光偏振态发生规律性跳变,每个纵模带宽内的偏振跳变次数正比于外、内腔长之比,相同外腔长下,回馈条纹再次倍频.进行了基于法布里-珀罗腔等效模型的理论分析,结果和实验相符合.此现象在精密测量领域有潜在应用. 关键词： 光回馈 调频回馈 各向异性外腔 半波条纹数     

波段外脉冲激光对锗透镜热冲击效应的数值与实验研究

基于热传导及热弹性力学的基本关系式,建立了激光辐照锗透镜的热力耦合数学物理模型,对瞬态热传导方程和应力平衡方程进行有限元数值求解,得到了锗透镜的温度场和应力场分布,并利用波长1.06 μm,脉冲宽度10 ns的Nd∶YAG脉冲激光对锗透镜进行了热冲击实验研究.数值分析表明,热应力损伤在锗透镜的脉冲强激光损伤中占据主导地位,在短脉冲激光辐照下,锗透镜出现热应力损伤的激光能量密度小于出现熔融损伤的激光能量密度,热应力损伤主要集中在光斑中心区域并体现为压应力损伤,将使材料表面出现裂纹或剥落,实验结果与数值分析基本相符.     

半外腔微片Nd：YAG正交偏振激光器及其在精密测角中的应用

设计了一种半外腔微片Nd∶YAG正交偏振双频激光器.把2个1/4波片置于激光谐振腔内,一个静止,一个作360°旋转,旋转引起2个1/4波片快轴之间的角度变化被激光器转化成激光2个频率之差的变化,从而输出可调谐的双频激光.采用琼斯矩阵对光在腔内的本征模进行分析,给出了双频频差的理论解释.讨论了一种体积小、分辨率高和可整周测量的新型Nd∶YAG激光测角仪的潜在前景.     

甘油醛-3-磷酸脱氢酶活性部位巯基与配体结合的关系

本文用荧光滴定、透析平衡和分子筛柱层析等方法对甘油醛-3-磷酸脱氢酶(以下简称为GAPDH)与配体的结合进行了研究. 荧光滴定的实验结果,GAPDH酶肮与εNAD⁺结合为负协同性,如果酶的Cys-149巯基经碘代乙酸或四硫硫酸钠修饰后,则不仅酶与εNAD⁺结合减弱,并且其结合的负协同性也明显减弱.与此相应,εNAD⁺与酶蛋白结合后εA部分的荧光增强也不如未修饰酶那样明显.分子筛柱层析的结果指出,当酶的Cys-149巯基经化学修饰后,酶与ATP的结合能力也大大下降.这些结果都说明,酶活性部位Cys-149巯基不仅和酶与NAD⁺的菸酰胺部分的结合有关,它的修饰还直接影响到酶的腺嘌呤结合部位,从而影响到酶与配体结合的协同性质.荧光滴定和透析平衡的结果还表明,温度升高酶与εNAD⁺结合的负协同性增强,酶与ATP的结合则由非协同性变为负协同性.