一種基於相似性度量的天體光譜自動分類與紅移測量方法
2023-11-06 11:37:57
專利名稱：一種基於相似性度量的天體光譜自動分類與紅移測量方法
技術領域：
本發明涉及天體光譜處理技術領域，特別是一種基於相似性度量的天體光譜自動分類與紅移測量方法。
背景技術：
天體光譜自動分類和紅移測量對大型的紅移巡天項目有著非常重要的意義。目前國際上眾多的光譜分類都是在紅移值已知的前提下先將光譜移回靜止波長再進行分類。紅移測量基本上是通過兩種途徑進行的一種是譜線證認，另一種是交叉相關。當光譜受噪聲汙染嚴重時，譜線證認就比較困難。而傳統的交叉相關法由於受到可觀測波段的限制，只能對低紅移的光譜進行測量，並且同樣不適於低信噪比的光譜。大型的紅移巡天項目觀測的科學目標通常是非常暗的未知天體，獲得的天體光譜受噪聲汙染特別嚴重且紅移值未知，其中包含有大量的高紅移的類星體光譜。如何對高噪聲，高紅移的未知類型的天體光譜進行分類與紅移測量已成了一個迫切需要解決的難題。
發明內容
光譜的紅移值和類型均未知使得現有的一些自動分類方法和紅移測量方法不能有效地運用。為了解決在紅移值和類型未知、高噪聲、高紅移情況下的天體光譜的自動分類和紅移測量，本發明提供一種基於相似性度量的光譜分類和紅移測量方法。如附圖1所示光譜的分類是將光譜分為恆星、星系和類星體，紅移測量是對星系和類星體光譜進行的。所述方法首先對光譜進行預處理；然後進行譜線提取；最後，利用提取出的譜線信息確定紅移候選，並通過目標光譜和模板光譜間的相似性度量來交叉驗證紅移候選以確定紅移值和天體類型。恆星模板是通過對Jacoby(1984)公布的161條標準恆星光譜進行主成分分析得到的兩個特徵光譜，星系的模板是通過對Kinney Calzetti(1996)的四個正常星系的靜止模板和七個星爆星系的靜止模板分別進行主分量分析得到的兩個特徵光譜，類星體模板採用Vanden Berk et al(2001)合成的一個類星體光譜。
本發明能同時實現光譜的分類和紅移測量。自動分類正確率對恆星能達到92％，對星系能達到97.9％，對類星體能達到98.8％；本發明的紅移測量正確率對星系能達到97.8％，對類星體能達到94％。本發明可用於海量天體光譜的自動分析。
圖1是所述方法的功能示意2是基於相似性度量進行光譜分類和紅移測量的流程圖。
具體實施例方式
如附圖2所示，基於相似性度量的光譜分類和紅移測量方法包括三大步驟第一步S1，對光譜進行預處理；第二步S2，進行譜線提取；第三步S3，進行光譜的分類和紅移測量。各步驟的具體說明如下S1光譜的預處理首先，在光譜上可能存在天光線的固定波長附近進行中值濾波，去除天光線；然後，用小波軟閾值法去除隨機噪聲；最後，採用帶寬為30nm的中值濾波器擬合連續譜，用去噪後的光譜除以連續譜並將生成的光譜減去一。
S2譜線提取在經過預處理後的光譜上進行逐點搜索，並通過特徵約束來識別譜線。利用特徵約束進行譜線的識別，特徵約束為譜線線心的強度必須大於設定的局部閾值和整體閾值，局部閾值的設置是為了儘可能提取不同強度的譜線，整體閾值的設置是為了限定譜線線心強度的下界；譜線的起始波長和終止波長處的強度必須小於譜線線心的強度。提取出的譜線包含兩種信息譜線的特徵波長和譜線的線型(發射或吸收)。
S3光譜分類和紅移測量首先利用提取出的譜線信息確定紅移候選，然後通過度量目標光譜和紅移後的模板光譜間的相似性來交叉驗證紅移候選以確定紅移值和天體類型，其步驟如下(1)將恆星、星系和類星體的靜止模板光譜以及目標光譜進行連續譜去除，並去除目標光譜中的天光線；(2)利用天體光譜譜線表中的譜線線型信息和特徵波長信息與S2中提取出的譜線信息，確定紅移候選；(3)按紅移候選將連續譜去除後的靜止模板光譜紅移，度量所得到光譜與連續譜去除後的目標光譜的相似度；(4)最大相似度對應的紅移候選即為目標光譜的紅移值，最大相似度對應的靜止模板類型即為目標光譜的類型。
模板光譜，恆星模板是通過對Jacoby(1984)公布的161條標準恆星光譜進行主成分分析得到的兩個特徵光譜，星系的模板是通過對Kinney Calzetti(1996)的四個正常星系的靜止模板和七個星爆星系的靜止模板分別進行主分量分析得到的兩個特徵光譜，類星體模板採用Vanden Berk et al(2001)合成的一個類星體光譜。
光譜間的相似性度量，僅當紅移候選為零時，才考慮恆星的模板光譜。
光譜間的相似性度量，必須首先去除光譜的連續譜，然後通過局部加權相關進行相似性度量。
局部加權相關，包括步驟(1)將兩個光譜向量分別等分為4個子段；(2)將每個子段標準化為單位向量；(3)採用向量內積求兩個光譜對應子段間的相關值；(4)求所得到相關值的加權和。
相關值的加權和，應遵循原則相關值越大，則相應的權值越大；所有權值的和為1。該處的權值採用0.1∶0.2∶0.3∶0.4。
權利要求
1.一種基於相似性度量的天體光譜的自動分類與紅移測量方法，包括三大步驟第一步S1，對光譜進行預處理；第二步S2，進行譜線提取；第三步S3，進行光譜分類和紅移測量。
2.按權利要求1所述的基於相似性度量的天體光譜的自動分類與紅移測量方法，其特徵在於，光譜的預處理首先，在光譜上可能存在天光線的固定波長附近進行中值濾波，去除天光線；然後，用小波軟閾值法去除隨機噪聲；最後，採用帶寬為30nm的中值濾波器擬合連續譜，用去噪後的光譜除以連續譜並將生成的光譜減去一。
3.按權利要求1所述的基於相似性度量的天體光譜的自動分類與紅移測量方法，其特徵在於，譜線提取利用特徵約束進行譜線的識別，特徵約束為譜線線心的強度必須大於設定的局部閾值和整體閾值，局部閾值的設置是為了儘可能提取不同強度的譜線，整體閾值的設置是為了限定譜線線心強度的下界；譜線的起始波長和終止波長處的強度必須小於譜線線心的強度。
4.按權利要求1所述的基於相似性度量的天體光譜的自動分類與紅移測量方法，其特徵在於，光譜分類和紅移測量，將天體光譜粗分為恆星、星系、類星體三種光譜，紅移測量是對星系和類星體光譜進行的。
5.按權利要求1所述的基於相似性度量的天體光譜的自動分類與紅移測量方法，其特徵在於，光譜分類和紅移測量，首先利用提取出的譜線信息確定紅移候選，然後通過度量目標光譜和紅移後的模板光譜間的相似性來交叉驗證紅移候選以確定紅移值和天體類型，其步驟如下(1)將恆星、星系和類星體的靜止模板光譜以及目標光譜進行連續譜去除，並去除目標光譜中的天光線；(2)利用天體光譜譜線表中的譜線線型信息和特徵波長信息與S2中提取出的譜線信息，確定紅移候選；(3)按紅移候選將連續譜去除後的靜止模板光譜紅移，度量所得到光譜與連續譜去除後的目標光譜的相似度；(4)最大相似度對應的紅移候選即為目標光譜的紅移值，最大相似度對應的靜止模板類型即為目標光譜的類型。
6.按權利要求5所述的基於相似性度量的天體光譜的自動分類與紅移測量方法，其特徵在於，模板光譜，恆星模板是通過對161條標準恆星光譜進行主成分分析得到的兩個特徵光譜，星系的模板是通過對四個正常星系的靜止模板和七個星爆星系的靜止模板分別進行主分量分析得到的兩個特徵光譜，類星體模板採用合成的一個類星體光譜。
7.按權利要求5所述的基於相似性度量的天體光譜的自動分類與紅移測量方法，其特徵在於，光譜間的相似性度量，僅當紅移候選為零時，才考慮恆星的模板光譜。
8.按權利要求5所述的基於相似性度量的天體光譜的自動分類與紅移測量方法，其特徵在於，光譜間的相似性度量，必須首先去除光譜的連續譜，然後通過局部加權相關進行相似性度量。
9.按權利要求8所述的基於相似性度量的天體光譜的自動分類與紅移測量方法，其特徵在於，局部加權相關，包括步驟局部加權相關，包括步驟(1)將兩個光譜向量分別等分為4個子段；(2)將每個子段標準化為單位向量；(3)採用向量內積求兩個光譜對應子段間的相關值；(4)求所得到相關值的加權和。
10.按權利要求9所述的基於相似性度量的天體光譜的自動分類與紅移測量方法，其特徵在於，相關值的加權和，應遵循原則相關值越大，則相應的權值越大；所有權值的和為1。
全文摘要
本發明涉及天體光譜處理技術領域。一種基於相似性度量的天體光譜自動分類與紅移測量方法。將天體光譜分為恆星、星系和類星體三種，並對星系和類星體進行紅移測量。方法包括三大步驟首先對光譜進行預處理；然後進行譜線提取；最後，利用提取出的譜線信息確定紅移候選，並通過目標光譜和模板光譜間的相似性度量來交叉驗證紅移候選以確定紅移值和天體類型。本發明能同時實現光譜的分類和紅移測量，避免了傳統的先分類再進行測量或者先測量再分類造成的錯誤累積。本發明的分類正確率對恆星、星系和類星體分別能達到92％、97.9％和98.8％；紅移測量正確率對星系和類星體分別能達到97.8％和94％。本發明可用於海量天體光譜的自動分析。
文檔編號G01J3/12GK1869613SQ20051001178
公開日2006年11月29日 申請日期2005年5月26日 優先權日2005年5月26日
發明者段福慶, 吳福朝, 趙永恆 申請人:中國科學院自動化研究所