恒星大气物理参数估计中的稀疏特征提取

作     者：卢瑜 李乡儒 杨坦 王永俊 LU Yu;LI Xiang-ru;YANG Tan;WANG Yong-jun

作者机构：华南师范大学数学科学学院广东广州510631 

出 版 物：《光谱学与光谱分析》 (Spectroscopy and Spectral Analysis)

年 卷 期：2014年第34卷第8期

页      面：2279-2283页

核心收录：

学科分类：07[理学] 070401[理学-天体物理] 0704[理学-天文学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61273248 61075033) 广东省自然科学基金项目(S2011010003348)资助 

主　　题：恒星 Haar小波 非参数回归模型 特征 物理参数 

摘      要：随着斯隆数字巡天项目(SDSS)、欧空局GAIA和我国大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜(LAMOST)等项目的相继实施,拥有的恒星光谱数据量急速增加,由此导致基于光谱的恒星大气物理参数自动测量方法的研究成为天文光谱分析的重要课题之一[1]。探讨了恒星光谱特征提取的方法(Haar+lasso),其基本思想是首先使用Haar小波包对原始光谱进行多尺度分解,去除高频系数,选取低频系数作为光谱信息的描述;再采用lasso算法提取最优的特征;最后将最优特征输入非参数回归模型中对恒星大气参数进行自动测量。Haar小波可以较好地去除原始光谱信号中的高频噪声,对全频谱数据进行降维。lasso算法可以进一步剔除数据冗余,提取与物理参数相关度较强的特征。Haar+lasso方法提高了物理参数自动测量的准确性和运行效率。我们采用本文方案对SLOAN发布的40 000个恒星子样本的物理参数进行测量,三个物理参数的平均绝对误差为:log Teff:0.007 1dex,log g:0.225 2dex和[Fe/H]:0.199 6dex。同现有相关文献的实验结果相比,该方案可以获得更准确的物理参数。