一种基于相似性度量的天体光谱自动分类与红移测量方法
专利汇可以提供一种基于相似性度量的天体光谱自动分类与红移测量方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及天体 光谱 处理技术领域。一种基于相似性度量的天体光谱自动分类与红移测量方法。将天体光谱分为 恒星 、 星系 和类星体三种，并对星系和类星体进行红移测量。方法包括三大步骤：首先对光谱进行预处理；然后进行谱线提取；最后，利用提取出的谱线信息确定红移候选，并通过目标光谱和模板光谱间的相似性度量来交叉验证红移候选以确定红移值和天体类型。本发明能同时实现光谱的分类和红移测量，避免了传统的先分类再进行测量或者先测量再分类造成的错误累积。本发明的分类正确率对恒星、星系和类星体分别能达到92％、97.9％和98.8％；红移测量正确率对星系和类星体分别能达到97.8％和94％。本发明可用于海量天体光谱的自动分析。，下面是一种基于相似性度量的天体光谱自动分类与红移测量方法专利的具体信息内容。
1.一种基于相似性度量的天体光谱的自动分类与红移测量方法，包 括三大步骤：第一步S1，对光谱进行预处理；第二步S2，进行谱线提取； 第三步S3，进行光谱分类和红移测量。
2.按权利要求1所述的基于相似性度量的天体光谱的自动分类与红 移测量方法，其特征在于，光谱的预处理：首先，在光谱上可能存在天 光线的固定波长附近进行中值滤波，去除天光线；然后，用小波软阈值 法去除随机噪声；最后，采用带宽为30nm的中值滤波器拟合连续谱， 用去噪后的光谱除以连续谱并将生成的光谱减去一。
3.按权利要求1所述的基于相似性度量的天体光谱的自动分类与红 移测量方法，其特征在于，谱线提取：利用特征约束进行谱线的识别， 特征约束为：谱线线心的强度必须大于设定的局部阈值和整体阈值，局 部阈值的设置是为了尽可能提取不同强度的谱线，整体阈值的设置是为 了限定谱线线心强度的下界；谱线的起始波长和终止波长处的强度必须 小于谱线线心的强度。
4.按权利要求1所述的基于相似性度量的天体光谱的自动分类与红移 测量方法，其特征在于，光谱分类和红移测量，将天体光谱粗分为恒星、 星系、类星体三种光谱，红移测量是对星系和类星体光谱进行的。
5.按权利要求1所述的基于相似性度量的天体光谱的自动分类与红 移测量方法，其特征在于，光谱分类和红移测量，首先利用提取出的谱 线信息确定红移候选，然后通过度量目标光谱和红移后的模板光谱间的 相似性来交叉验证红移候选以确定红移值和天体类型，其步骤如下：
(1)将恒星、星系和类星体的静止模板光谱以及目标光谱进行连续 谱去除，并去除目标光谱中的天光线；
(2)利用天体光谱谱线表中的谱线线型信息和特征波长信息与S2中 提取出的谱线信息，确定红移候选；
(3)按红移候选将连续谱去除后的静止模板光谱红移，度量所得到光 谱与连续谱去除后的目标光谱的相似度；
(4)最大相似度对应的红移候选即为目标光谱的红移值，最大相似度 对应的静止模板类型即为目标光谱的类型。
6.按权利要求5所述的基于相似性度量的天体光谱的自动分类与红移 测量方法，其特征在于，模板光谱，恒星模板是通过对161条标准恒星 光谱进行主成分分析得到的两个特征光谱，星系的模板是通过对四个正常 星系的静止模板和七个星爆星系的静止模板分别进行主分量分析得到的 两个特征光谱，类星体模板采用合成的一个类星体光谱。
7.按权利要求5所述的基于相似性度量的天体光谱的自动分类与红移 测量方法，其特征在于，光谱间的相似性度量，仅当红移候选为零时， 才考虑恒星的模板光谱。
8.按权利要求5所述的基于相似性度量的天体光谱的自动分类与红移 测量方法，其特征在于，光谱间的相似性度量，必须首先去除光谱的连 续谱，然后通过局部加权相关进行相似性度量。
9.按权利要求8所述的基于相似性度量的天体光谱的自动分类与红移 测量方法，其特征在于，局部加权相关，包括步骤：
局部加权相关，包括步骤：
(1)将两个光谱向量分别等分为4个子段；
(2)将每个子段标准化为单位向量；
(3)采用向量内积求两个光谱对应子段间的相关值；
(4)求所得到相关值的加权和。
10.按权利要求9所述的基于相似性度量的天体光谱的自动分类与 红移测量方法，其特征在于，相关值的加权和，应遵循原则：相关值越 大，则相应的权值越大；所有权值的和为1。
技术领域
本发明涉及天体光谱处理技术领域，特别是一种基于相似性度量的天 体光谱自动分类与红移测量方法。
背景技术
发明内容
本发明能同时实现光谱的分类和红移测量。自动分类正确率对恒星 能达到92％，对星系能达到97.9％，对类星体能达到98.8％；本发明的红 移测量正确率对星系能达到97.8％，对类星体能达到94％。本发明可用于 海量天体光谱的自动分析。
附图说明
具体实施方式
S1光谱的预处理
首先，在光谱上可能存在天光线的固定波长附近进行中值滤波，去 除天光线；
然后，用小波软阈值法去除随机噪声；最后，采用带宽为30nm的中值 滤波器拟合连续谱，用去噪后的光谱除以连续谱并将生成的光谱减去一。
S2谱线提取
在经过预处理后的光谱上进行逐点搜索，并通过特征约束来识别谱 线。利用特征约束进行谱线的识别，特征约束为：谱线线心的强度必须 大于设定的局部阈值和整体阈值，局部阈值的设置是为了尽可能提取不 同强度的谱线，整体阈值的设置是为了限定谱线线心强度的下界；谱线 的起始波长和终止波长处的强度必须小于谱线线心的强度。提取出的谱 线包含两种信息：谱线的特征波长和谱线的线型(发射或吸收)。
S3光谱分类和红移测量
首先利用提取出的谱线信息确定红移候选，然后通过度量目标光谱 和红移后的模板光谱间的相似性来交叉验证红移候选以确定红移值和天 体类型，其步骤如下：
(1)将恒星、星系和类星体的静止模板光谱以及目标光谱进行连续 谱去除，并去除目标光谱中的天光线；
(2)利用天体光谱谱线表中的谱线线型信息和特征波长信息与S2中 提取出的谱线信息，确定红移候选；
(3)按红移候选将连续谱去除后的静止模板光谱红移，度量所得到光 谱与连续谱去除后的目标光谱的相似度；
(4)最大相似度对应的红移候选即为目标光谱的红移值，最大相似 度对应的静止模板类型即为目标光谱的类型。
模板光谱，恒星模板是通过对Jacoby(1984)公布的161条标准恒星 光谱进行主成分分析得到的两个特征光谱，星系的模板是通过对 Kinney & Calzetti(1996)的四个正常星系的静止模板和七个星爆星系的 静止模板分别进行主分量分析得到的两个特征光谱，类星体模板采用 Vanden Berk et al(2001)合成的一个类星体光谱。
光谱间的相似性度量，仅当红移候选为零时，才考虑恒星的模板光 谱。
光谱间的相似性度量，必须首先去除光谱的连续谱，然后通过局部 加权相关进行相似性度量。
局部加权相关，包括步骤：
(1)将两个光谱向量分别等分为4个子段；
(2)将每个子段标准化为单位向量；
(3)采用向量内积求两个光谱对应子段间的相关值；
(4)求所得到相关值的加权和。
相关值的加权和，应遵循原则：相关值越大，则相应的权值越大； 所有权值的和为1。该处的权值采用0.1∶0.2∶0.3∶0.4。
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