LAMOST拼接異常光譜的分析與處理.pdf

1、2008年10月，我國的大天區(qū)面積多目標光纖光譜天文望遠鏡(LAMOST)落成典禮在河北興隆觀測基地舉行，該望遠鏡于2011年10月開始進行先導觀測，目的是檢查設備的性能和評估巡天計劃的可行性。2012年9月LAMOST正式進行觀測，到次年6月，共計拍攝約4，149，500條目標光譜，其中包括先導巡天的1，338，750條光譜。2013年9月，LAMOST正式對外發(fā)布DR1數(shù)據(jù)，其中共計2，204，860條光譜。
　　LAMOST

2、觀測產(chǎn)生了大量光譜，我們注意到對外釋放的達到質量要求的光譜數(shù)據(jù)，只占所有觀測數(shù)據(jù)的70％。即使在這些已發(fā)布的數(shù)據(jù)中，也存在著質量較差的光譜。其中，拼接異常光譜是質量較差光譜的一種，本文主要研究拼接異常光譜的分析與處理，目的是在海量光譜數(shù)據(jù)中挖掘拼接異常光譜。
　　本文的研究內(nèi)容包括:
　　(1)課題相關技術介紹。分為三個部分，第一部分介紹python以及基于python的天文數(shù)據(jù)處理技術，主要介紹python處理光譜數(shù)據(jù)時依

3、賴的包以及其對光譜處理的便捷性。第二部分介紹高性能計算平臺的架構和基本原理。第三部分介紹基于python的高性能計算平臺的并行計算技術。
　　(2)拼接異常光譜的識別和異常分級方法。這是本文的核心部分，主要介紹方法的原理，閾值的確定和自定義異常識別函數(shù)。本文根據(jù)大量的實驗數(shù)據(jù)，提取光譜的數(shù)學統(tǒng)計特性，針對這些特性，確定了異常光譜的各項閾值，通過實驗分析，提出了一個光譜異常分級的評價函數(shù)，通過該函數(shù)的評價得分將異常光譜分為三個等級，

4、可以為光譜研究提供不同質量等級的光譜。
　　(3)介紹高性能平臺下拼接異常光譜識別的并行處理，并與單機環(huán)境下的運行效率進行比較。本部分研究串行化的異常光譜識別方法的并行化實現(xiàn)，以便在高性能計算平臺運行，并介紹了我校高性能計算平臺的使用方法。
　　拼接異常是光譜在紅藍兩端拼接區(qū)域表現(xiàn)出的光譜連續(xù)性差的一種現(xiàn)象。在LAMOST的光譜處理中，儀器的穩(wěn)定性、觀測條件以及獲得的響應函數(shù)等問題都是造成拼接異常的原因。光譜拼接是否正常對于

5、光譜發(fā)布等后續(xù)工作的質量有重要影響。本文提出一種拼接異常光譜的自動檢測方法，有效地提高了工作效率。本文的研究可以為LAMOST數(shù)據(jù)提供一個自動的標記，來評價拼接質量，也可以為用戶提供一個使用數(shù)據(jù)時的選擇。
　　本文中的方法首先將待測光譜進行流量歸一化、去除鈉線等預處理，并將其分為紅藍兩端;然后對紅藍兩端分別進行擬合;最后對兩條擬合曲線，選取一系列等波長間隔的點，計算在這些點處的流量差值，得到所有流量差值的均值，標準差，并且計算兩條