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。     

基于多分辨率融合距离的低质量星系光谱红移测量方法

星系光谱红移测量是大规模天体光谱巡天项目中的一个重要研究内容,其目的是从在光谱中测量出对应星系由于多普勒效应引起的红移。随着银河系外巡天项目的开展,观测目标距离(红移)越来越远,其星等越来越暗,光谱的质量也随之越来越差,如何能够有效准确地从这些低质量的光谱测量出红移是河外巡天面临的一个重要问题。基于此问题,充分考虑到低质量星系光谱的特点及数据特征,新定义了一种针对低质量巡天光谱数据的多分辨率融合距离,以此为基础提出一种针对低质量星系光谱的红移测量方法。该方法充分结合不同分辨率下光谱的特征,计算距离时首先将模板光谱和待测光谱同时降到多个相同分辨率下,该分辨率下所有波长采样点都计算一个偏差进而得到一个距离,然后将多个分辨率下得到的距离通过加权得到一个融合距离。基于多分辨率融合距离提出的星系红移测量方法,能够有效的解决低质量星系光谱的红移无法准确测量的问题。研究了不同信噪比下红移测量的精度,在信噪比大于5之后,该方法测量准确率可以达到90%以上。大量实验表明,提出的方法在星系光谱质量较低的情况可以非常准确地从中测量出红移,测量误差和红移大小无关,可以很好地应用于大规模巡天数据的星系光谱红移测量中。     

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。     

正常星系光谱的一种谱线自动提取方法

正常星系的光谱是天体光谱谱线自动提取中最难处理的一种。文章针对正常星系光谱给出了一种新的谱线自动提取方法。首先,定义了两条光谱间的Max操作,Max操作的结果是生成了一条光谱,该光谱在每个波长处的强度取为在相应波长处强度较大的那一个光谱的强度;然后,通过迭代处理拟合连续谱,在每一步迭代中,先对原始光谱和前一步拟合出的连续谱进行Max操作,再对Max操作生成的光谱进行传统的连续谱拟合;最后,联合采用整体阈值处理和自适应的局部阈值处理提取谱线。实验结果表明：该方法的性能较之传统的小波方法有显著提高,这将对后续的基于谱线的光谱分类和参数测量非常有利。     

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。     

一种基于非线性降维求正常星系红移的新方法

提出了一种确定正常星系红移的有效方法,该方法分为以下3个步骤:(1)利用四阶小波系数作为正常星系的特征表示,它能较好地反映吸收线、跳变点和吸收带的信息;(2)利用非线性降维方法LLE(locally linear embedding)将特征数据映射到三维空间中一维流形;(3)由一维流形上的红移分布数据,根据最近邻方法得到正常星系的红移值.实验表明,文中所给的方法较文献中通常使用的PCA方法对于红移的确定具有更高的精度.     

星系哈勃红移的非多普勒效应解释

分析了多普勒效应在解释星系哈勃红移现象时,星系际光传播过程存在的能量不守恒和宇宙膨胀时空不平权两大问题;提出了＂时空物质属性＂的3个基本假设;最后阐述了星系哈勃红移的非多普勒效应解释。     

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。     

基于神经网络的模板匹配方法求正常星系红移

星系通常分为正常星系(NG)与活动星系(AG)两类。文章提出了一种自动获取NG红移的快速有效方法: (1) 由NG模板根据红移范围Ⅰ: 0.0～0.3与Ⅱ: 0.3～0.5模拟得到两类星系样本, 进行PCA变换获得样本特征向量; (2) 利用概率神经网络设计两类样本特征向量的Bayes分类器; (3) 对于实际NG光谱数据, 利用Bayes分类器进行分类确定其红移的范围, 然后在此范围内进行模板匹配得到红移的准确值。与在整个红移范围内的模板匹配方法相比, 此方法不但节省了50%的模板匹配运算量, 而且还大大提高了红移值测量的精度。文章研究结果对于大型光谱巡天所产生的海量数据的自动处理具有重要意义。     

基于小波多尺度特征匹配的类星体红移测量方法

在中国正在实施的大型巡天项目(LAMOST项目)中,预计能获得105数量级的类星体光谱。文章旨在研究适用于LAMOST观测数据的类星体红移测量方法。为了克服信噪比较低的不利因素,文章采用小波变换的方法对类星体宽发射线进行特征提取,然后利用多尺度特征匹配的方法进行类星体红移测量。通过对sloan digital sky survey(SDSS) data release 2(DR2)中的15, 715条类星体光谱的实验表明,在误差为0.02的范围内所用方法的正确率达到95.13%。该方法可对相对定标的类星体光谱数据进行红移测量,符合LAMOST数据的要求,可为天文学家进行类星体和宇宙大尺度等研究提供帮助。     

基于小波变换的干涉图压缩算法

在研究小波变换和分层树集合分割排序算法的基础上,将小波图像压缩技术应用于干涉图的压缩.根据小波分解系数矩阵中高频子图像上数据接近于零,信息主要表现部分在低频子图像上,以及干涉图数据中主要信息集中在零光程差附近的特征,将干涉图一行数据拆开并按对角Z型排列存储为矩阵形式,再进行小波压缩.结果表明,此改进能提高压缩性能.     

激光主动探测中回波信号的小波去噪方法

在分析激光主动探测中回波信号的噪声特性和小波变换去噪原理的基础上，提出了一种基于最大信噪比准则的小渡阈值去噪方法。首先用最大信噪比准则对小波变换系数进行阈值选取，然后采用软阂值方法对小波系数进行量化处理后再重构。仿真结果表明最大信噪比准则小波去噪方法改善信噪比效果十分显著，检测下限达到-16．2dB。证明了该方法在激光主动探测系统回波信号检测中的有效性。     

基于小波变换的图像融合新算法

针对现有图像融合技术中的尺度系数卷积法存在的边缘细节损失和对比度下降问题,提出了将Canny边缘检测算子等价于提取图像的小波变换模极大值点这一思想引入图像的低频分量融合规则以及用于高频子带融合的局部对比度结合方向方差方法.最后通过仿真试验以及熵值数据证明该算法有效改善了边缘细节的准确度,提高了分辨率,并使局部对比度信息得以保留,从而更加符合人类的视觉特性.     

基于小波变换技术的荧光光纤温度传感器研究

提出了一种荧光光纤温度测量系统.采用双光路双通道测量方式以及化学镀膜和热处理工艺相结合的微小荧光探头制作技术,在研究微弱信号的检测和处理技术的基础上,选用小波变换技术对荧光信号进行消噪处理.系统的温度实验、标定实验和重复性实验.结果表明该系统具有较高的准确度和温度分辨能力.     

基于小波变换的数字胸片自适应增强

利用图像自适应增强原理, 推导出小波域中的等价表示. 根据视觉生理心理学原理, 具体的增益系数由图像的背景灰度确定. 同时考虑到胸片中重要的细节信息位于中间频率的特性, 增益系数需要进行调整. 实验结果表明, 调整增益后的小波自适应增强方法能有效的增强数字胸片中的细节信息.     

基于小波变换的卡尔曼滤波法在ICP-AES中的应用

在ICP－AES中，卡尔曼滤波是一种有效的光谱干扰校正方法，它在强背景、谱线重叠严重的情况下，仍可得到很好的分析结果；并且有比传统分析线法在纯组分试样条件下更低的检出限。然而，噪声的存在影响了卡尔曼滤波的准确度。小波变换因其多分辨分析的特性，近年来被用于分析信号的去噪，而且该方法简单、快速，是一种很有效的去噪方法。本文首先用仿真数据研究了噪声对卡尔曼滤波法的影响；其次，将小波变换引入卡尔曼滤波法，提出了基于小波变换的卡尔曼滤波法，仿真实验结果表明，该方法能有效提高卡尔曼滤波法的分析准确度。