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低信噪比巡天数据中特殊恒星光谱的搜寻方法
1
作者
吴明磊
潘景昌
+1 位作者
衣振萍
韦鹏
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期618-621,共4页
特殊恒星是金属丰度异常的恒星,其中包含的信息对于研究宇宙起源、太阳系的演变以及生命的演化都有着重要的意义。因此,特殊恒星的搜寻是国内外巡天项目中的重要目标。恒星光谱中包含着恒星的化学成分、物理性质以及运动状态等丰富的信...
特殊恒星是金属丰度异常的恒星,其中包含的信息对于研究宇宙起源、太阳系的演变以及生命的演化都有着重要的意义。因此,特殊恒星的搜寻是国内外巡天项目中的重要目标。恒星光谱中包含着恒星的化学成分、物理性质以及运动状态等丰富的信息,它是开展恒星研究的重要依据。恒星的识别、分类以及特殊恒星的发现主要依据的是恒星光谱数据。随着LAMOST和SDSS等国内外大规模数字巡天项目的深入展开,恒星光谱的数据量达到了前所未有的高度,如此大的数据量为特殊恒星的发现提供了强有力的支撑。因此如何利用这些数据快速准确地发现特殊、稀少甚至于未知类型的恒星光谱是天文学研究的重要问题。数据挖掘是结合模式识别、机器学习、统计分析及相关专家背景知识,从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜在信息的技术,其在处理大数据方面有着天然的优势,越来越多的数据挖掘方法被应用到巡天数据处理及分析之中。目前针对特殊恒星搜寻的数据挖掘算法主要包含随机森林、聚类分析以及异常值检测等,但随着巡天深度的拓展,观测的目标越来越暗,进而观测光谱的信噪比也随之变低。低信噪比光谱中存在着大量的无用信息,直接利用相关算法对其进行分析处理得到的结果往往存在很大的偏差。因此,如何从大量低信噪比恒星光谱巡天数据中有效地搜寻出特殊的恒星光谱,是当前面临的一个重要问题。由于低信噪比恒星光谱本身的特点,对于从中搜寻特殊恒星光谱的工作开展较少。为了解决此问题,在仔细研究光谱数据处理方法的基础上,针对低信噪比巡天数据中特殊恒星光谱的搜寻,提出了一种以主成分分析(PCA)和基于密度峰值聚类为基础的方法。该方法首先选取O,B,A,F,G,K和M各种类型的高信噪比恒星光谱,进行波长统一和流量插值后,利用主成分分析得到特征光谱;然后利用方差贡献率最大的前几个特征光谱对低信噪比的恒星光谱进行重构得到高信噪比的光谱;最后利用重构之后的高信噪比光谱进行聚类,聚类分析中得到的离群数据即为所要搜寻的特殊恒星光谱。在聚类时,考虑到恒星光谱数据本身的特点,采用了一种基于密度峰值的聚类方法来进行聚类及离群点的挖掘。实验表明,该方法能够在低信噪比的恒星光谱巡天数据中准确地搜寻出数量相对较少的特殊恒星。同时,也可应用于诸如LAMOST、SDSS等各种银河系巡天的光谱数据分析与挖掘中。
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关键词
银河系巡天
离群数据挖掘
低信噪比光谱
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职称材料
基于影响空间和数据场的LAMOST低质量光谱分析
被引量:
1
2
作者
杨雨晴
蔡江辉
+2 位作者
杨海峰
赵旭俊
殷晓娜
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期1186-1191,共6页
针对LAMOST DR5 pipeline分类为Unknown的光谱数据对其进行了特征提取和聚类分析。主要工作如下:(1)基于影响空间及数据场的特征提取。首先基于影响空间从低信噪比光谱中提取出大量小集团;然后计算各小集团内部的场并根据场对光谱排序,...
针对LAMOST DR5 pipeline分类为Unknown的光谱数据对其进行了特征提取和聚类分析。主要工作如下:(1)基于影响空间及数据场的特征提取。首先基于影响空间从低信噪比光谱中提取出大量小集团;然后计算各小集团内部的场并根据场对光谱排序,依次访问光谱序列及其小集团内的成员来获得特征谱;(2)对上述特征谱进行K-means聚类,并统计了每一类目标所在天区、观测视宁度、各波段信噪比、亮度、光谱仪/光纤的分布情况。(3)低质量光谱聚类结果的理论分析。通过聚类所有低质量光谱被分为了5大簇:A光谱信噪比较低或与传统分类模板差异较大,但通过特征分析可确定其类别(占比2.7%);B光谱蓝端或红端出现疑似特征线或分子带,但与线表无法匹配(占比23.6%);C光谱蓝端信噪比极低,且该波长区域噪声值较强,其他波长区域的连续谱和线的特征较弱(占比48.0%);D红蓝两端拼接问题导致5 700~5 900?局部光谱突起明显,其他波长区域的连续谱和线的特征较弱(占比24.2%);E存在大量缺省值导致无法确定其类别(占比1.5%)。实验结果表明,该方法不仅能够有效提取低信噪比光谱的特征谱,同时能够通过特征谱的聚类分析揭示低质量光谱的成因,从而为制定光谱观测计划提供参考,为低信噪比光谱分析及处理提供方法借鉴。
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关键词
低信噪比光谱
光谱
分解
特征分析
数据场
聚类分析
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职称材料
题名
低信噪比巡天数据中特殊恒星光谱的搜寻方法
1
作者
吴明磊
潘景昌
衣振萍
韦鹏
机构
山东大学(威海)机电与信息工程学院
中国科学院光学天文重点实验室国家天文台
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期618-621,共4页
基金
国家自然科学基金项目(U1431102
11603014)资助
文摘
特殊恒星是金属丰度异常的恒星,其中包含的信息对于研究宇宙起源、太阳系的演变以及生命的演化都有着重要的意义。因此,特殊恒星的搜寻是国内外巡天项目中的重要目标。恒星光谱中包含着恒星的化学成分、物理性质以及运动状态等丰富的信息,它是开展恒星研究的重要依据。恒星的识别、分类以及特殊恒星的发现主要依据的是恒星光谱数据。随着LAMOST和SDSS等国内外大规模数字巡天项目的深入展开,恒星光谱的数据量达到了前所未有的高度,如此大的数据量为特殊恒星的发现提供了强有力的支撑。因此如何利用这些数据快速准确地发现特殊、稀少甚至于未知类型的恒星光谱是天文学研究的重要问题。数据挖掘是结合模式识别、机器学习、统计分析及相关专家背景知识,从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜在信息的技术,其在处理大数据方面有着天然的优势,越来越多的数据挖掘方法被应用到巡天数据处理及分析之中。目前针对特殊恒星搜寻的数据挖掘算法主要包含随机森林、聚类分析以及异常值检测等,但随着巡天深度的拓展,观测的目标越来越暗,进而观测光谱的信噪比也随之变低。低信噪比光谱中存在着大量的无用信息,直接利用相关算法对其进行分析处理得到的结果往往存在很大的偏差。因此,如何从大量低信噪比恒星光谱巡天数据中有效地搜寻出特殊的恒星光谱,是当前面临的一个重要问题。由于低信噪比恒星光谱本身的特点,对于从中搜寻特殊恒星光谱的工作开展较少。为了解决此问题,在仔细研究光谱数据处理方法的基础上,针对低信噪比巡天数据中特殊恒星光谱的搜寻,提出了一种以主成分分析(PCA)和基于密度峰值聚类为基础的方法。该方法首先选取O,B,A,F,G,K和M各种类型的高信噪比恒星光谱,进行波长统一和流量插值后,利用主成分分析得到特征光谱;然后利用方差贡献率最大的前几个特征光谱对低信噪比的恒星光谱进行重构得到高信噪比的光谱;最后利用重构之后的高信噪比光谱进行聚类,聚类分析中得到的离群数据即为所要搜寻的特殊恒星光谱。在聚类时,考虑到恒星光谱数据本身的特点,采用了一种基于密度峰值的聚类方法来进行聚类及离群点的挖掘。实验表明,该方法能够在低信噪比的恒星光谱巡天数据中准确地搜寻出数量相对较少的特殊恒星。同时,也可应用于诸如LAMOST、SDSS等各种银河系巡天的光谱数据分析与挖掘中。
关键词
银河系巡天
离群数据挖掘
低信噪比光谱
Keywords
Galaxy survey
Outlier data mining
Low SNR spectra
分类号
P145.4 [天文地球—天体物理]
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职称材料
题名
基于影响空间和数据场的LAMOST低质量光谱分析
被引量:
1
2
作者
杨雨晴
蔡江辉
杨海峰
赵旭俊
殷晓娜
机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
中北大学计算机科学与技术学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期1186-1191,共6页
基金
国家自然科学基金项目(U1931209)
山西省重点研发项目(201903D121116)
+1 种基金
山西省基础研究计划项目(20210302123223)
中央政府指导地方科技发展基金项目(20201070)资助。
文摘
针对LAMOST DR5 pipeline分类为Unknown的光谱数据对其进行了特征提取和聚类分析。主要工作如下:(1)基于影响空间及数据场的特征提取。首先基于影响空间从低信噪比光谱中提取出大量小集团;然后计算各小集团内部的场并根据场对光谱排序,依次访问光谱序列及其小集团内的成员来获得特征谱;(2)对上述特征谱进行K-means聚类,并统计了每一类目标所在天区、观测视宁度、各波段信噪比、亮度、光谱仪/光纤的分布情况。(3)低质量光谱聚类结果的理论分析。通过聚类所有低质量光谱被分为了5大簇:A光谱信噪比较低或与传统分类模板差异较大,但通过特征分析可确定其类别(占比2.7%);B光谱蓝端或红端出现疑似特征线或分子带,但与线表无法匹配(占比23.6%);C光谱蓝端信噪比极低,且该波长区域噪声值较强,其他波长区域的连续谱和线的特征较弱(占比48.0%);D红蓝两端拼接问题导致5 700~5 900?局部光谱突起明显,其他波长区域的连续谱和线的特征较弱(占比24.2%);E存在大量缺省值导致无法确定其类别(占比1.5%)。实验结果表明,该方法不仅能够有效提取低信噪比光谱的特征谱,同时能够通过特征谱的聚类分析揭示低质量光谱的成因,从而为制定光谱观测计划提供参考,为低信噪比光谱分析及处理提供方法借鉴。
关键词
低信噪比光谱
光谱
分解
特征分析
数据场
聚类分析
Keywords
Low-SNR spectra
Spectral decomposition
Feature analysis
Data field
Clustering analysis
分类号
P114.1 [天文地球—天文学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
低信噪比巡天数据中特殊恒星光谱的搜寻方法
吴明磊
潘景昌
衣振萍
韦鹏
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
0
下载PDF
职称材料
2
基于影响空间和数据场的LAMOST低质量光谱分析
杨雨晴
蔡江辉
杨海峰
赵旭俊
殷晓娜
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
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