基于样条函数的恒星光谱自动归一化方法

分类： 天文学 >> 天文学 提交时间： 2019-03-25 合作期刊: 《天文研究与技术》

罗锋 刘超 赵永恒

摘要： 恒星的观测谱一般由连续谱、谱线和噪声组成。其中连续谱是由黑体辐射导致的辐射流量随波长变化的光滑连续光谱。光谱分类以及恒星物理参数估计等研究都依赖于连续谱及谱线信息的准确提取。因此光谱数据处理的主要工作就是拟合连续谱，并通过对光谱进行归一化来 提取谱线特征。目前连续谱拟合的方法主要有多项式拟合、中值滤波、小波滤波等。已有的方法在低信噪比，宇宙线信号干扰，存在发射线等情况下，都有不同程度的局限性，主要体现在鲁棒性和准确度上。目前，对于LAMOST的10 7 条光谱没有自动化方法应用到归一上，在天文数据雪崩的时期，研究并开发一种能够适用于更广的温度、信噪比及波长覆盖范围的，具有更好普适性并能够自动化处理的恒星光谱归一化算法，显得十分迫切。在仔细分析不同类型光谱的基础上，提出了一种基于固定窗口划分的连续谱拟合方法。该方法对光谱中能够体现连续谱特征的数据点进行筛选提取，通过细微地控制样条函数平滑度来产生更加准确的连续谱。使用LAMOST中不同光谱型、温度范围、波长覆盖范围的光谱进行实验，结果表明文章提出的算法具有良好的精度和普适性。

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