基于二元PCA特征谱的星系光谱成分快速扣除

实际观测天体目标光谱如超新星和活动星系核光谱常常混有寄主星系成分,这对目标天体光谱的类别和性质证认识别会造成困难。文章提出了一种快速有效的称为二元PCA特征谱分解的星系扣除算法。该算法首先计算了星系样本模板库和超新星样本模板库各自的PCA特征光谱,然后对特征光谱组通过正交变换得到混合空间的一组标准正交基,进而利用混合光谱在该标准正交基上的分解系数计算该光谱在原特征光谱组的分解系数,获得星系超新星混合光谱的快速分解,系数计算也可通过SVD矩阵分解得到,但计算效率较低。实验表明,该方法优于常用的直接PCA投影重构分解方法,与另一种χ2模板拟合方法扣除星系成分相比,在保持分解效果基本不变的前提下,时间消耗则大大降低,从而使该方法可应用到大规模光谱数据处理中。