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相似文献
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1.
恒星大气物理参量(有效温度、表面重力、化学丰度)是导致恒星光谱差异的主要因素。恒星大气物理参量的自动测量是LAMOST等大规模巡天望远镜所产生的海量天体光谱数据自动处理中一个重要研究内容。文章采用两种非线性核回归方法对低分辨率恒星光谱进行3个物理参量的自动估计:核最小二乘回归(KLSR),核PCA回归(KPCR)。实验表明:(1)KLSR与KPCR可以实现光谱到表面有效温度和表面重力的回归,但是KLSR对噪声敏感,KPCR鲁棒性好于前者;(2)对于温度参数估计,两种算法具有相近的估计效果;对于表面重力和化学丰度估计,KPCR优于KLSR和非参数回归方法;(3)KLSR与KPCR方法实现容易,模型的训练速度快,运算复杂度小,适用于恒星光谱物理参量的自动测量。  相似文献   

2.
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。  相似文献   

3.
近些年海量恒星光谱数据的获取使得恒星三个基本参数(表面有效温度Teff,表面重力log g,金属丰度[Fe/H])的自动测量方法研究成为一个重要的研究课题,相应对恒星大气物理参数测量的研究将对科学家研究宇宙演化等重大科学问题具有重要的意义。但是目前国内外针对此问题所做的研究并不是很广泛深入,且已有的一些方法还不能够完全准确地估计出恒星的大气物理参数。因此本文研究了一种基于质量估计的恒星大气物理参数自动测量方法,该方法计算量比较小,其主要思想是首先建立一些质量分布,将原始光谱数据经过质量估计算法映射到新的质量空间,然后在质量空间利用支持向量机回归对恒星的三个基本物理参数进行估计。在实验中,从SDSS-DR8光谱数据库中选择部分实测光谱数据来进行训练和测试,并将该方法预测出的参数结果与SSPP给出的参数值进行了对比,取得了比较理想的结果。实验结果表明, 该研究方法的准确率更高,预测结果更稳定,训练所用的时间短,在恒星大气物理参数自动测量上是行得通的,可以有效地测量恒星的大气物理参数。  相似文献   

4.
提出一种基于BP神经网络及Ca线线指数估计恒星大气金属丰度的方法。该方法以从斯隆数字巡天SDSS中恒星光谱以及SSPP给出的参数作为训练样本,其中每条恒星光谱计算16个Ca线线指数,结合其他方法得到的表面有效温度Teff作为输入, 以SSPP得到的金属丰度[Fe/H]作为输出,对训练样本进行重采样后通过训练得到一个人工神经网络,通过该网络可以用来预测恒星光谱的[Fe/H]。通过相关实验表明,提出的方法能够准确而且有效的测量出恒星光谱的[Fe/H]。  相似文献   

5.
恒星表面有效温度是恒星的一个重要物理参量,是恒星光谱差异的重要因素。文章采用非参数估计算法对恒星表面温度进行估计。首先对历史光谱数据进行主成分分析(PCA)处理,再根据PCA特征数据与其表面温度的对应关系建立温度的估计模型,该模型是基于高斯核函数的。方法不依赖对光谱进行精确测量,就可以得到较高估计精度的温度值,对大样本光谱分析具有重要意义。  相似文献   

6.
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。  相似文献   

7.
小波分析及其在高光谱噪声去除中的应用   总被引:8,自引:0,他引:8  
为了消除高光谱遥感图像中光谱曲线的锯齿型噪声,提高利用光谱曲线进行信息提取研究时的精度,文章使用USGS(united states geological survey)光谱库中的植被光谱进行模拟,添加了信噪比为30的噪声后采用小波阈值法进行噪声去除,并利用信噪比、均方误差和光谱角三项指标以及综合评估系数η来对去噪效果进行评估,寻找出最佳的参数组合。实验表明,使用db12,db10,sym9,sym6等小波对含噪光谱进行3~7层分解,采用软阈值函数处理小波变换系数并使用Heursure阈值方案进行阈值估计,然后根据第一层小波分解的噪声水平估计进行阈值调整可以得到满意的去噪效果。不过该方法对噪声水平有一定的依赖性,针对不同噪声水平时需探索更合适的参数组合。  相似文献   

8.
镉污染水稻高光谱诊断分析与建模   总被引:4,自引:0,他引:4  
为了快速、准确地探测自然环境下水稻镉污染胁迫状况,提出了一种基于可见光-近红外光谱小波分析技术的快速识别和估算水稻镉污染的方法。根据野外实测水稻高光谱数据、水稻叶片主要生化参数及重金属含量等数据,利用Daubechies小波系的db5小波函数对350~1300nm水稻高光谱反射率进行9层分解,并提取小波能量系数进行镉含量回归建模。结果显示:第5层小波分解(d5)的奇异范围为550~810nm,奇异幅度为0.04,模极大值的中心位于700nm处,对识别水稻镉污染效果最佳;以第3层小波能量系数作为自变量的回归模型对水稻镉含量估算精度最高,其决定系数R2高达0.958,均方根误差RMSE为0.122。小波奇异性分析可以较准确的诊断水稻镉污染胁迫状况,基于小波能量系数的建模能有效估算水稻镉污染胁迫水平。  相似文献   

9.
我国大科学工程项目LAMOST巡天计划每观测夜能获取多达数万条天体光谱数据,天文学家通过对天体光谱的分析观察可以获取有效的天文信息用于天文学或天体物理学的研究。而针对海量数据,寻找自动方法分析天体光谱并进行天体各种物理参数的测量就具有重要研究意义和价值。这一课题也吸引了许多学者进行研究,但目前所尝试的算法和相应结果仍然需要进一步改进,针对这一需求深入研究了核岭回归(KRR)方法在恒星大气物理参数(包括有效温度、表面重力和金属丰度)自动测量方面的应用,特别是在我国大科学工程项目LAMOST所释放光谱数据上的应用。核岭回归是岭回归算法的进一步发展,而岭回归是最小二乘方法的一种变形,其具有解决高维多重共线性问题的能力。所以KRR方法适合于处理高维的天体光谱信息,从LAMOST的第五期释放数据中随机选择了2万条被识别为恒星的光谱数据用于实验测试,该数据既包含低信噪比数据,也包含高信噪比数据(g,r,i波段平均信噪比最低至6.7,最高到793)。首先,本文对光谱进行预处理,包括三个步骤:(1)利用小波变换对光谱数据进行去噪处理;(2)因为LAMOST采用的是后期修正的流量定标设计,所以还通过流量归一化来避免部分光谱流量值不准确的问题;(3)由于每条光谱维数高达数千维,利用主成分分析方法(PCA)对光谱进行了降维。然后,利用KRR方法建立了光谱数据和标准化后的三大参数值之间的回归模型。最后,通过设计进行不同的组合实验对KRR算法模型进行了测试分析,并与经典算法支持向量回归(SVR)进行了对比。综合所有实验结果显示KRR方法对应的有效温度、表面重力和金属丰度的测试平均绝对误差分别为82.9897 K,0.1858 dex和0.1211 dex,优于SVR的144.2308 K,0.1886 dex和0.1246 dex。特别是KRR在温度测试结果上有较大优势,由此表明KRR方法能够有效地应用于天体光谱特别是恒星光谱参数的自动测量处理中。  相似文献   

10.
恒星大气物理参数(有效温度、表面重力、化学丰度)的自动测量是天体光谱数据自动处理中的一项重要内容。由于光谱数据的高维性的特点,处理运算量非常大,对于光谱的实时分析及处理会造成延误。文章提出了一种基于Lick线指数,利用核偏最小二乘回归(KPLSR) 对恒星大气物理参数进行测量的方法。可以有效地减少运算量并可达到理想的准确率。首先计算Kurucz合成光谱的Lick线指数,利用核偏最小二乘回归方法建立Lick线指数与大气物理参数之间的核回归模型,并利用DR8实测光谱数据对得到的模型进行测试,将测试的结果与SEGUE SSPP提供的大气物理参数进行了对比,取得了比较好的效果。此外,为了检验噪声对参数测量的影响,本文还对Kurucz光谱分别加了信噪比为10, 20, 30, 40, 50, 70, 90, 120的高斯白噪声,对得到的不同信噪比的Kurucz数据进行了测试,实验结果表明,核回归模型对噪声比较敏感,光谱数据的信噪比越高,其大气物理参数的预测精度越高。提出的基于线指数建立核偏最小二乘回归模型的方法运算量小,训练速度快,适合用于恒星大气物理参数的测量。  相似文献   

11.
基于谱线特征匹配的恒星光谱自动识别方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

12.
恒星的连续谱是由于黑体辐射导致的光辐射强度随波长(频率)连续光滑变化的光谱。每条观测到的光谱数据中都会包含连续谱、谱线和噪声。恒星的分类主要是依据光谱的谱线、连续谱的相对强度以及光谱的其他特征。恒星连续谱的分布以及谱线的轮廓是由恒星大气内的物理因素决定的,也可以根据连续谱及谱线对恒星大气的物理参数进行估计。因而处理光谱的主要问题就是提取连续谱,并且通过归一化进行谱线的提取。恒星连续谱提取的算法主要有多项式逼近、中值滤波、形态滤波以及小波滤波等,但是这些方法对于低质量光谱处理的鲁棒性不是很好,因此有必要研究一种新的算法对低质量光谱的连续谱进行提取。在仔细分析恒星低质量连续谱的基础上,提出一种基于蒙特卡罗方法的低质量恒星连续谱拟合方法。该方法对恒星光谱筛选过程中不在范围内的点利用蒙特卡罗均匀分布进行自动插值,让每一个波长都对应一个流量点,然后对这些流量点进行低阶多项式迭代拟合,从而得到连续谱。为了验证算法对不同信噪比的低质量光谱连续谱提取的鲁棒性,利用不同的信噪比在原始光谱中加入不同的高斯白噪声对低质量光谱进行模拟。结果表明蒙特卡罗算法对不同信噪比的低质量光谱的拟合具有较高的精度与较强的鲁棒性。  相似文献   

13.
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。  相似文献   

14.
基于小波降噪与支持向量机的恒星光谱识别研究   总被引:2,自引:2,他引:0  
提出了一种对恒星光谱识别的新方法。 根据恒星光谱数据的特性,我们以支持向量机为核心技术构建光谱识别器。 由于恒星光谱数据通常含有较高的噪声,如果直接进行分类,识别率往往较低。 因此作者首先采用小波分析的方法对原始光谱数据进行降噪预处理,提取光谱的特征,然后馈送到支持向量机完成对光谱数据的最终识别。 利用实际光谱数据(Jacoby, 1984)对所提出的技术进行检测,实验结果表明使用这种小波分析结合支持向量机的技术的识别效果要优于使用支持向量机结合主分量分析降维技术的识别方法。 另外,作者还比较了支持向量机与传统甄别分析的分类性能,对实际及合成光谱进行实验的结果显示了支持向量机的识别正确率不但优于常见的5种甄别分析方法的识别率,而且有较强的泛化能力。  相似文献   

15.
距离度量是光谱巡天数据处理中的一个重要研究内容,其定义了一种不同光谱间的距离计算方法,以此为基础可进行光谱的分类、聚类、参数测量及离群数据挖掘等工作。距离度量方法的好坏在一定程度上影响了分类、聚类、参数测量及离群数据挖掘的效果及性能,同时随着大规模恒星光谱巡天项目的开展,如何针对恒星光谱定义更为有效的距离度量方法成为其数据处理中一个非常关键的问题。基于此问题,在充分考虑到恒星光谱的特点及其数据特征的基础上,提出一种新的恒星光谱间的距离度量方法:残差分布距离。该距离度量有别于传统计算恒星光谱间距离计算方法,利用该方法计算恒星光谱间的距离时,首先将两条光谱归一化到同一尺度下,然后计算对应波长处的残差,以残差谱分布的标准差作为距离度量。该距离度量方法可用于恒星分类、聚类以及恒星大气物理参数测量等应用中。本文以恒星光谱细分类为例来比较检验该距离度量方法,结果表明该方法定义的距离在分类时能更为有效的刻画不同类别光谱间的差距,可以很好的用于相关应用中。同时还研究了信噪比对该距离度量方法的影响:残差分布距离一定程度上受光谱信噪比影响,信噪比越小,对距离的影响越大;在信噪比大于10之后,残差分布距离对分类的影响很小。  相似文献   

16.
随着天文大数据时代计算科学的蓬勃发展,我国具备自主知识产权的国际天文界口径最大、光谱获取率最高的大视场望远镜LAMOST,已率先在国际上开拓并实现了同时观测几千个天体光谱的大规模巡天工作。自2011年巡天至2015年6月所获得的DR3光谱数据集目前已获取世界上最大的恒星参数星表。针对LAMOST第三期发布FGK恒星光谱的流量定标等相关数据,利用Kurucz模板光谱对应的参数空间划分网格,基于开源高效的数据处理R语言程序软件平台,设计了有监督的聚类中心,便于验证其理论参数网格的差异。处理LAMOST实测光谱经归一化后,选择距离量直接描述属性,采用欧氏距离分析判别光谱之间的相似度,选取相应的属性向量构造函数判断观测光谱和理论光谱差别的量级。实验表明:比对LAMOST实测FGK型恒星光谱数据与Kurucz理论模板库数据一致性以及参数测量的准确性,结果显示相同参数的光谱间特征谱线具有较好的一致性,从而得出LAMOST光谱测量物理参数质量较高,具备极好的可靠性,为后续恒星大气模型的改进提供相应的论证依据。  相似文献   

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