基于Haar小波特征的恒星光谱物理参量自动估计

恒星大气物理参数的自动测量是大型巡天计划中海量光谱数据自动处理中的一个重要内容。首先使用多尺度Harr小波对恒星光谱数据进行特征分解,然后选用相应的小波系数作为光谱的特征向量,最后采用非参数回归算法对光谱的物理参数进行估计。研究表明,只需对光谱进行四层小波分解, 并选择第四层小波系数作为光谱的特征向量,即可获得重力加速度和表面有效温度的较好估计。对于化学丰度的估计,选择第一层小波系数作为光谱特征向量可取得较好效果。选用文献相关研究中常用的恒星大气模拟模型合成光谱库ELODIE中光谱数据测试了该方法的有效性。结果表明,基于Harr小波分解的光谱特征提取方法对恒星表面温度、表面重力和化学丰度等物理参数的估计具有较高的精度和鲁棒性。     

一种新的恒星大气物理参数自动估计方案SVR(Haar)

提出了一种新的恒星大气物理参数自动估计的新方案,并称之为SVR(Haar)。由于观测光谱受到大量宇宙辐射、大气和观测设备等引起的噪声干扰,且这种噪声干扰往往是其中的频率较高成分。所以该方案的基本思想是首先使用Haar小波剔除高频噪声成份,以提高恒星大气物理参数估计的准确性;然后使用支持向量机回归方法(SVR)对恒星参数做出估计,该方法能通过ε不敏感域进一步提高对光谱微小畸变和干扰的容许能力,增强解决方案的鲁棒性。为了验证SVR(Haar)方案的有效性,针对相关研究中的权威模拟恒星光谱和SLOAN发布的实测光谱,以及文献中的典型处理方法,做了大量比较实验。实验结果表明,所提出的SVR(Haar)恒星参数估计方案比文献中常用的主成分分析和非参数回归模型均要好。     

微波消解电感耦合等离子体-原子发射光谱法同时测定塑料中镉、铅、汞和铬

采用微波消解技术,电感耦合等离子体-原子发射光谱法同时测定塑料中镉、铅、汞和铬.研究了消解程序和消解试剂,建立了塑料样品的微波消解方法.测定了多种浓度范围多种不同基体的塑料,RSD为1.8%-2.4%,回收率为97.3%-98.8%.通过测定有证参考物质和国际水平测试,证明该方法具有很好的准确度和精密度,适合同时测定各种塑料中镉、铅、汞和铬.     

恒星大气物理参数估计中的稀疏特征提取

随着斯隆数字巡天项目(SDSS)、欧空局GAIA和我国大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜(LAMOST)等项目的相继实施,拥有的恒星光谱数据量急速增加,由此导致基于光谱的恒星大气物理参数自动测量方法的研究成为天文光谱分析的重要课题之一[1]。探讨了恒星光谱特征提取的方法(Haar+lasso),其基本思想是首先使用Haar小波包对原始光谱进行多尺度分解,去除高频系数,选取低频系数作为光谱信息的描述;再采用lasso算法提取最优的特征; 最后将最优特征输入非参数回归模型中对恒星大气参数进行自动测量。Haar小波可以较好地去除原始光谱信号中的高频噪声,对全频谱数据进行降维。lasso算法可以进一步剔除数据冗余, 提取与物理参数相关度较强的特征。Haar+lasso方法提高了物理参数自动测量的准确性和运行效率。我们采用本文方案对SLOAN发布的40 000个恒星子样本的物理参数进行测量,三个物理参数的平均绝对误差为： log Teff: 0.007 1 dex,log g: 0.225 2 dex和[Fe/H]: 0.199 6 dex。同现有相关文献的实验结果相比,该方案可以获得更准确的物理参数。     

扩散采集-气相色谱法测定空气中7种挥发性有机物

用扩散采集方法采集空气中环氧丙烷、正己烷、苯、甲苯、乙苯、二甲苯、苯乙烯7种挥发性有机物,建立了气相色谱同时测定这些化合物的分析方法.考察并确定了采集、萃取和气相色谱仪器分析的参数.分析方法的线性回归系数为0.9997～0.9999,检出限为0.037～0.16 μg/mL,回收率为89.1％～105％,测定方法的精密...     

基于LAMOST光谱的恒星大气物理参数估计

基于实测光谱的恒星大气物理参数估计是探索恒星本质的首要任务。随着郭守敬望远镜(LAMOST)进入正式巡天阶段,正以前所未有的速度获取海量的恒星实测光谱数据,这为星系研究带来了新的机遇和挑战。由于LAMOST是多目标光纤光谱天文望远镜,获取的光谱噪音比较大。光谱前期处理中的波长定标和流量定标精度不高,导致光谱存在微小畸变,这些都大大增加了恒星大气物理参数测量的难度。如何对LAMOST实测光谱的恒星大气物理参数进行自动测量是迫切期待需要研究的一个重要课题,关键是如何消除噪声,提高恒星大气物理参数的测量精度和鲁棒性。提出了一个测量LAMOST恒星光谱大气参数的回归模型(SVM(lasso))。基本思路是:首先使用Haar小波对光谱信号进行滤波,抑制光谱中噪声的不利影响,最大限度地保留光谱判别信息。然后采用lasso算法进行特征选择,选取与恒星大气物理参数相关性强的特征。最后将选择的光谱特征输入支持向量机回归模型对恒星大气物理参数进行估计,该模型对光谱畸变和噪音的容忍性比较好,提高了测量的精确度。为了验证上述方案的可行性,在33 963条LAMOST先导巡天恒星光谱库上作了实验研究,三个恒星大气物理参数的精度分别为log Teff:0.006 8dex,log g:0.1551dex,[Fe/H]:0.104 0dex。     

超高效液相色谱-串联质谱法测定纺织品中19种邻苯二甲酸酯

采用超高效液相色谱-串联质谱法(UPLC-MS/MS)测定纺织品中19种邻苯二甲酸酯(PAEs)类化合物。实验采用Waters C_(18)色谱柱(50×2.1 mm,1.7μm),以甲醇-0.1%甲酸溶液为流动相,流速为0.4μL/min,采用梯度模式洗脱;质谱采用正离子电离模式(ESI+),多反应监测模式(MRM)检测。19种PAEs在其线性范围内线性良好(r20.994),定量限(S/N=10)为0.1~0.5mg/kg,回收率为88.8%~112.6%,相对标准偏差(RSDs,n=6)为1.1%~10.9%。实验表明该方法检测速度快,灵敏度高,适合纺织品中增塑剂的检测。     

火焰原子吸收光谱法测定油漆中铅的测量不确定度评定

建立了用实验室内精密度和偏差的数据来评定油漆中铅的测量不确定度的方法。通过研究不同基体和不同铅含量水平的样品,考察了火焰原子吸收光谱法测定油漆中铅含量的方法精密度和回收率,分别计算并合并了两者的测量不确定度。结果表明精密度和回收率的相对不确定度分量分别为0.044和0.029,合成不确定度为0.053,扩展不确定度为0.106。此评定过程为实验室评定测量不确定度提供了一种新的方法,简单、合理,计算结果可靠。