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基于影响空间和数据场的LAMOST低质量光谱分析
被引量：
2
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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
基于影响空间和数据场的LAMOST低质量光谱分析
被引量：
2
1
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
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
2
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