恒星大气物理参数估计中的稀疏特征提取

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40000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：0．0071 dex，log g：0．2252 dex和[Fe/H]：0．1996 dex。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。

关键词：恒星、Lasso、Haar小波、非参数回归模型、特征、物理参数

分类号：P144.1(天体物理学)

资助基金：国家自然科学基金项目61273248，61075033;广东省自然科学基金项目S2011010003348

在线出版日期：2014-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2279-2283