恒星大氣物理參數(shù)估計(jì)中的稀疏特征提取
[Abstract]:With the implementation of the Sloan Digital Sky Survey Project (SDSS),) ESA GAIA and the large Sky area Multitarget Optical Fiber Spectral Astronomical Telescope (LAMOST) in China, the amount of stellar spectral data has increased rapidly. As a result, the research on automatic measurement of atmospheric physical parameters of stars based on spectrum has become one of the most important topics in astronomical spectral analysis [1]. The basic idea of star spectral feature extraction method (Haar lasso),) is to use Haar wavelet packet to decompose the original spectrum, remove the high frequency coefficient, and select the low frequency coefficient as the description of spectral information. Lasso algorithm is used to extract the optimal features, and the optimal features are input into the non-parametric regression model to measure the atmospheric parameters of stars automatically. Haar wavelet can remove the high frequency noise from the original spectral signals. The dimensionality reduction. Lasso algorithm for full spectrum data can further eliminate data redundancy, and extract the feature with strong correlation with physical parameters. Haar lasso method improves the accuracy and efficiency of automatic measurement of physical parameters. In this paper, we measure the physical parameters of 40,000 star sub-samples published by SLOAN. The average absolute errors of the three physical parameters are: 1% log Teff:0.007 1 dextral log g: 0.225 2dex and [Fe/H]: 0.199 6 dexter. Compared with the experimental results of related literatures, the proposed scheme can obtain more accurate physical parameters.
【作者單位】: 華南師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61273248,61075033) 廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(S2011010003348)資助
【分類號(hào)】:P144.1
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):2170824
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