中国巡天空间望远镜(Chinese Survey Space Telescope,CSST)预计对系外行星开展大气观测研究,这为系外行星观测领域提供了新的机遇.目前主要通过凌星透射谱来研究系外行星大气.然而,实际观测数据中已经发现恒星活动存在的迹象,且结果表...
详细信息
中国巡天空间望远镜(Chinese Survey Space Telescope,CSST)预计对系外行星开展大气观测研究,这为系外行星观测领域提供了新的机遇.目前主要通过凌星透射谱来研究系外行星大气.然而,实际观测数据中已经发现恒星活动存在的迹象,且结果表明难以准确约束恒星活动污染.所以,如何准确区分并剔除恒星活动污染是透射光谱学的一个重大挑战.因此,在选择透射谱观测目标进行跟进观测时,需要对潜在的恒星污染及其可区分性进行定量评估,这需要大规模的仿真来提供预期数据.利用多色测光法结合机器学习来判别系外气态行星大气透射谱中是否存在潜在的恒星污染,针对CSST的多通道相机(Multi-Channel Imager,MCI)设计能准确预判透射谱是否存在恒星污染的滤光片观测组合,可为后续系外行星大气观测目标的策略制定提供一定的参考.
长期以来,疏散星团成员星的证认问题一直是天文学领域的一个挑战,由于疏散星团形成及演化的复杂性,没有统一的方法能准确地确定疏散星团中的成员星.目标是以3种不同空间分布类型的疏散星团为样本,选取恒星的位置和运动的五维参数,通过DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)、FOF(Friend of Friend)和STAR GO(Star's Galactic Origin)3种聚类方法,对疏散星团进行聚类检测,量化不同算法的绩效.研究结果表明,FOF与STAR GO算法对有特殊结构的星团更为适用,能识别出星团的潮汐或延展结构,而DBSCAN对星团核心区域成员星的识别更为完整.旨在星团结构细节与提高成员星识别的完整性之间找到更均衡的算法策略.
旋涡星系图像中所蕴含的旋臂信息,尤其是旋臂数量,对研究星系结构演化和星系动力学具有重要价值.在当前星系观测数据爆发式增长的背景下,如何快速识别出旋臂数量成为旋涡星系研究的重要问题.基于Galaxy Zoo DECaLS(Dark Energy Camera L...
详细信息
旋涡星系图像中所蕴含的旋臂信息,尤其是旋臂数量,对研究星系结构演化和星系动力学具有重要价值.在当前星系观测数据爆发式增长的背景下,如何快速识别出旋臂数量成为旋涡星系研究的重要问题.基于Galaxy Zoo DECaLS(Dark Energy Camera Legacy Survey)数据集,研究ResNet(Residual Networks)模型从旋涡星系图像中识别旋臂数量的方法,通过对比分析ResNet在不同网络层数下的实验结果,得出具有32层网络结构的ResNet模型,即ResNet32效果最佳,其总体准确率为83%,识别效果优于ViT(Vision Transformer)、EfficientNet和DenseNet等网络模型.在对不同旋臂数量的识别方面,识别准确率与训练样本的多少有较强的关系,拥有2个旋臂的图像数量有6800张,其F1分数(F1-Score)值达到0.9,而有4个旋臂的图像数量只有237张,其F1-Score值也最低.实验进一步分析了融合传统星系图像特征的识别效果,发现融合传统星系图像特征在提升旋臂数量识别方面作用有限.
从海量的天文观测数据中快速搜寻罕见的快速射电暴(Fast Radio Burst,FRB)事件,干扰缓解是其中一项关键而具有挑战的工作.射频干扰(Radio Frequency Interference,RFI)会淹没真实的天文事件,还会导致搜寻管线输出大量的假阳性候选体.由...
详细信息
从海量的天文观测数据中快速搜寻罕见的快速射电暴(Fast Radio Burst,FRB)事件,干扰缓解是其中一项关键而具有挑战的工作.射频干扰(Radio Frequency Interference,RFI)会淹没真实的天文事件,还会导致搜寻管线输出大量的假阳性候选体.由于干扰来源及其种类的复杂性,目前并没有一种通用的方法可以解决这个问题.为了降低干扰对FRB观测搜寻的影响,分析和研究了南山26m射电望远镜L波段观测数据中的干扰情况,针对主要的窄带干扰和宽带干扰建立了3层次的干扰缓解处理流程,从而有效缓解了观测数据的干扰污染情况.将该流程嵌入到FRB色散动态谱搜寻(Dispersed Dynamic Spectra Search,DDSS)管线中,实验结果表明,搜寻管线的检测率和检测精度得到了进一步的提高.该方法为FRB观测数据干扰缓解处理提供了有价值的参考.
暂无评论