恒星光谱参数自动测量中不同模板匹配度量方法比较

模板匹配方法是恒星光谱参数自动测量中常用的方法之一。对经常使用的三种模板匹配算法：K-最近邻算法(KNN)、卡方最小化算法和光谱相似度算法测量恒星光谱参数结果进行比较。首先对光谱进行连续谱归一化及流量归一化,然后对三种算法测量恒星光谱参数的结果进行比较。对SDSS DR8大样本数据的实验表明,光谱相似度算法在测量恒星光谱参数中有相对优势。     

核回归方法在恒星光谱物理参量自动估计中的应用

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。     

天体光谱信号的连续谱归一化新方法

采用事先扣除强谱线的策略,提出小波变换与样条拟合相结合的方法进行连续谱拟合,并通过对实际光谱的试验,与较常用的连续谱拟合方法进行比较,结果表明文章提出的方法有明显的优越性。另外,针对多项式拟合等方法得到的连续谱可能会出现负值的情况,推导出有效的连续谱校正公式。     

LAMOST-DR1中激变变星光谱的数据挖掘研究

LAMOST-DR1是郭守敬望远镜正式巡天发布的首批数据,其数量超过目前世界上所有已知恒星巡天项目的光谱总数。这为进一步扩大特殊和稀少天体如激变变星的数量提供了样本,同时也对天文数据处理方法和技术提出了更高的要求。针对LAMOST的数据特点,提出一种能够在海量天体光谱中自动、快速发现激变变星的方法。该方法使用拉普拉斯特征映射对天体光谱进行降维和重构。结果表明不同类别的天体光谱在拉普拉斯空间中能够得到较明显的区分。在使用粒子群算法对神经网络的参数进行优化后,对LAMOST-DR1的全部数据进行了自动识别。实验共发现了7个激变变星,经过证认,其中2个是矮新星,2个是类新星,1个是高度极化的武仙座AM型。这些光谱,补充了现有的激变变星光谱库。本文验证了拉普拉斯特征映射对天体光谱进行特征提取的有效性,为高维光谱进行降维提供了另一途径。在郭守敬望远镜正式发布的数据中寻找激变变星的首次尝试,实验结果表明该自动化的方法鲁棒性好,速度快,准确率高。该方法也可用于其他大型巡天望远镜的海量光谱处理。