光谱预处理及其对星系／类星体分类结果的影响
巡天光谱分类前的预处理--流量标准化
流量标 准化 问题 。由于天气状 况 、月光亮度 、星等 、积 分时 间等 因素 的影 响， 连续谱会 发生畸变 ，导致不 同观测 的光谱
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析和最近邻方法研究 了恒星 的光谱 型 自动分 类 ； 近 ， 中 最 刘
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本文研究 了巡天光谱进行 自动分类前 的预处理——光谱
光谱 巡天 计 划 的相 继 实 施 （ ：Ｓ Ｓ Ｅ 划 ，２ Ｆ计 划 和 如 Ｄ Ｓ 计 ｄ Ｌ 卿 ｖ 项 目等） 光 谱数据的 自动处 理越来越受 到重 视和 ，
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第２卷， ７ ７ 第 期
２００７ 年 ７月
光
谱
学
与
光
谱
分
析
作者简介 ： 乡儒 ， ９ ２ 李 １ ７ 年生，中国科学院 自 动化研究所国家模式识别实验 室在读博士研究生
＊通 讯 联 系 人 ｅｍａｌ ｕｙ ｎｐ．ａ ａ．ｉ － ｉ：ｈ ｚ＠ ｌｒｉ ｃ ｃ ． ｌ
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第７ 期
光谱学与光谱分析
（ ｚ）一 ｍａ （ １ ｚ２ … ， ｎ ｘ ｘ ， ， Ｘ ）一 ｚ（ ）
１ ．中国科学院 自动化所模 式识别 实验室 ， 北京 ２ ．中国科学院 国家天文台 ， 北京 １０ １ ００２ １ ０ ８ ０００
恒星的光谱分类
恒星的光谱分类恒星是宇宙中最为常见的天体之一，其发出的光通过光谱分析可以揭示恒星的成分和性质。
光谱分类是根据恒星的光谱特征将恒星分为不同类别的方法。
本文将介绍恒星的光谱分类及其相关的知识。
一、光谱的基本原理光谱是将恒星发出的光按波长进行分类的结果。
当恒星发出光通过棱镜等光学器材时，会发生折射和色散现象，不同波长的光线被分散成不同颜色的光谱线。
根据光谱的特征，人们可以推断出恒星的成分和温度等信息。
二、恒星光谱的特征恒星光谱通常由黑线和颜色组成。
黑线是由于恒星大气层中的特定元素吸收了某些波长的光线而形成的。
颜色则是由恒星的辐射光谱决定的，不同波长的光线对应不同的颜色。
三、恒星的光谱分类系统为了更好地研究和分类恒星，人们发展了不同的光谱分类系统。
最早的光谱分类系统是根据恒星的表面温度将其分为七个光谱类型：O、B、A、F、G、K、M。
其中O型恒星的表面温度最高，M型恒星的表面温度最低。
随着观测技术的进步，这一分类系统不断更新和扩展。
四、哈佛光谱分类系统哈佛光谱分类系统是目前应用最广的恒星光谱分类系统。
它将恒星分为七个主要类别：O、B、A、F、G、K、M，再根据每个类别中的细分进行分类。
每个类别都有一个数字表示其表面温度，数字越大代表温度越低。
这一分类系统还根据恒星的光谱特征和元素丰度等进行了更详细的划分。
五、恒星的光谱特征不同类别的恒星在光谱中有着不同的特征。
O型和B型恒星富含氢和氦元素，其光谱中有明显的吸收线。
A型恒星除氢和氦外，还有金属元素的吸收线。
F型恒星的光谱特征已经更加复杂。
目前最广为人知的G型恒星就是我们的太阳，其光谱中有明显的金属元素吸收线。
K型和M型恒星的光谱线更为复杂，同时富含金属元素和分子吸收线。
六、恒星演化与光谱分类光谱的特征不仅与恒星的表面温度和成分有关，也与其演化状态相关。
恒星经历了不同的演化阶段，如主序星、巨星和超巨星等。
不同阶段的恒星在光谱上表现出不同的特征，因此光谱分类还可以用于研究恒星的演化过程和年龄等信息。
典型光谱整理
典型光谱整理在科学研究和工业应用中，光谱分析是一种非常重要的技术。
通过分析物质的吸收、发射或散射光谱，我们可以得到有关物质成分、结构和性质的信息。
光谱整理是将光谱数据进行分析、处理和归纳的过程，以便更好地理解和应用这些数据。
以下是关于典型光谱整理的一些内容。
一、光谱数据的获取在进行光谱整理之前，首先需要获取光谱数据。
这些数据通常来自于光谱仪器，如分光光度计、红外光谱仪、核磁共振光谱仪等。
在实验过程中，需要确保仪器的准确性和稳定性，以及操作的正确性，以保证获取到的光谱数据是准确可靠的。
二、光谱数据的预处理获取到的光谱数据往往需要进行预处理，以便更好地进行分析和整理。
预处理过程包括去除噪声、基线校正、归一化等步骤。
这些步骤有助于提高光谱数据的清晰度和可读性，从而为后续的光谱整理工作奠定基础。
三、光谱特征的识别和解析在光谱整理过程中，需要识别和解析光谱中的特征信息。
这些特征通常表现为吸收峰、发射峰等。
通过对光谱特征的识别和解析，我们可以得到有关物质成分和结构的信息。
这一步骤是光谱整理的关键，需要结合化学知识和光谱学原理进行分析。
四、光谱数据的分类和归纳在识别和解析光谱特征之后，需要对光谱数据进行分类和归纳。
这一步骤有助于将光谱数据整理成有序的结构，便于进行比较和统计分析。
分类和归纳的方法有很多种，如按照波长、强度、形状等进行分类。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法。
五、光谱数据的应用整理好的光谱数据可以应用于很多领域。
在化学分析中，光谱数据可以用于物质的定性和定量分析。
在生物学研究中，光谱数据可以用于蛋白质、核酸等生物大分子的结构分析。
在环境保护、药物研发、食品检测等领域，光谱数据也有着广泛的应用。
六、光谱整理的注意事项1. 数据的准确性：在进行光谱整理过程中，要确保数据的准确性。
这需要对实验过程和仪器设备进行严格的控制和检查。
2. 数据的处理方法：光谱整理方法有很多种，不同的方法可能会得到不同的结果。
高光谱数据预处理
高光谱数据预处理是指对从高光谱传感器获取的原始数据进行处理和优化，以提高数据质量、减少噪声和冗余信息，并为后续的数据分析和应用提供更好的基础。
以下是高光谱数据预处理的一些常见步骤：
1.数据校正：高光谱数据通常包含传感器的特定响应曲线、大气影响、太阳高度角等因素，需要进行各种校正，如大气校正、几何校正、太阳高度角校正等，以消除这些影响因素，提高数据质量。
2.数据滤波：高光谱数据可能存在噪声和冗余信息，需要进行滤波处理。
常见的滤波方法包括中值滤波、高斯滤波、小波变换等，可以根据数据的特点和应用需求选择合适的滤波方法。
3.数据增强：高光谱数据可能存在光谱分辨率不足的问题，需要进行数据增强。
常见的数据增强方法包括插值、降采样、多通道分解等，可以提高数据的空间和光谱分辨率。
4.特征提取：高光谱数据中包含丰富的光谱信息，需要进行特征提取，以便进行后续的分类、聚类、识别等分析。
常见的特征提取方法包括光谱特征提取、空间特征提取等。
5.数据归一化：高光谱数据的不同波段之间可能存在差异，需要进行数据归一化处理，以消除波段之间的差异，提高数据的可比性和稳定性。
常见的归一化方法包括最小-最大归一化、z-score标准化等。
6.数据降维：高光谱数据通常包含大量的冗余信息，可以通过数据降维方法减少数据维度，提高数据处理效率和准确性。
常见的降维方法包括主成分分析、线性判别分析等。
高光谱数据预处理是高光谱图像分析的重要步骤，可以提高数据质量、减少噪声和冗余信息，并为后续的数据分析和应用提供更好的基础。
星系团中的类星体
星系团中的类星体
何香涛
【期刊名称】《北京师范大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】1985(0)4
【摘要】利用英国安装在澳大利亚的1.2米施米特望远镜拍摄的资料,在室女座星系团天区内共发现82颗类星体候选体,其中的18颗在美国帕洛玛山天文台的5米望远镜上进行了观測,13颗确认为类星体。
类星体Q1232+134具有宽吸收线和宽发射线,且谱线的电离电势相差很多,这是十分少见的.本文进行了类星体和星系的成协性分析.讨论了整个星系团的引力透镜效应.类星体面密度因引力透镜效应的放大因子只有1.03,目前的观测结果还无法给以肯定性的判断.
【总页数】9页(P76-84)
【关键词】星系团;室女座;引力透镜;发射线;吸收线;施米特;椭圆星系;不规则星系;旋涡星系;放大因子
【作者】何香涛
【作者单位】天文系
【正文语种】中文
【中图分类】P1
【相关文献】
1.引力透镜与类星体——星系（星系团）成协 [J], 朱宗宏;袁启荣
2.利用数值模拟方法对类星体—星系团引力透镜成因的再考察 [J], 朱晓红
3.类星体和Abell星系团的角相关函数 [J], 朱杏芬
4.Virgo星系团中星系与类星体成协 [J], 朱杏芬;褚耀泉
5.类星体光谱的Monte Carlo模拟及高红移类星体颜色法巡天中的选… [J], 樊晓晖;陈建生
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简述目前天文学家对类星体的结构和分类的认识。
简述目前天文学家对类星体的结构和分类的认识。
类星体是宇宙中一种非常亮且远处的天体，由一个中心超大质量黑洞和其周围旋转的气体云组成。
天文学家对类星体的结构和分类的认识主要基于以下几个方面：
1.光谱特征：类星体通过光谱分析可以被区分为两大类，即狭线型类星体和布
罗德线型类星体。
狭线型类星体的光谱中有明显的高速狭窄发射线，而布罗德线型类星体的光谱中则有宽发射线和吸收线。
2.形态特征：类星体的形态特征包括大小、形状和辐射强度等。
天文学家通过
望远镜观测到的类星体在图像上呈现为亮点或亮斑，而不同形状的类星体则会给出不同的分类。
3.超大质量黑洞的质量：类星体中心的超大质量黑洞质量和活动状态对类星体
的分类也有一定影响。
越大的超大质量黑洞通常与更亮的类星体相关联，而活动更剧烈的超大质量黑洞则可能导致类星体的光谱和形态发生变化。
4.环境特征：类星体周围的环境特征也可以对其进行分类。
例如，一些类星体
被观测到与星系之间存在相互作用，这种相互作用可能会影响类星体的形态和光谱。
总之，天文学家对类星体的结构和分类的认识是综合多种观测方法和理论分析得出的。
不断探索和研究类星体的性质和演化有助于深入了解宇宙的演化史和物理规律。
天文学知识：什么是光谱分析？如何用光谱来研究天体
天文学知识：什么是光谱分析？如何用光谱来研究天体光谱分析是一种通过分析光的波长和强度来研究物质成分和性质的方法。
在天文学中，光谱分析成为研究天体的重要手段之一，也是让我们更加了解宇宙的重要工具之一。
下面我们将从什么是光谱，光谱分析的原理，以及如何使用光谱来研究天体等方面，来详细介绍光谱分析和它与天文学的关系。
一、什么是光谱分析光谱是一种光波的分析，它将可见光或电磁波的其它组成部分根据波长进行分类，构成光谱。
光谱分析是通过分析各种物质发射、吸收的特定波长的光来识别它们的成分和性质。
这些特定的波长被称为“光谱线”，每个元素或物质都有一组独特的光谱线，因此通过分析光谱线来确定物质的组成和性质。
在天文学中，光谱分析被用来研究天体的化学成分和运动，包括恒星、行星、星际气体等。
通过对不同波长的光的分析，我们可以获取它们发出或吸收的光线，进而探究其组分和性质等相关信息。
二、光谱分析的原理光的本质是一种电磁波，电磁波是由电场和磁场组成的，其中电场和磁场是相互垂直并以光速传播的波。
不同的电磁波具有不同的波长和频率。
电磁波的波长越长，频率越低，反之亦然。
当光通过物质时，它可能被吸收、反射或通过。
当它被吸收和再次辐射时，分子或原子会发射出光线。
这些发射出的光线会具有特定的波长和频率，由此形成一组独特的光谱线，可以指示物质的成分和性质。
类似地，当绝大部分波长可以通过物质时，它会通过。
但是也会有一些能量被分子或原子吸收，并从吸收的能量中获得电子跃迁这一过程，从而产生一组特定的吸收光谱线。
这些吸收线可以指示物质的成分和性质。
三、如何用光谱来研究天体在天文学中，光谱分析是一种广泛使用的技术，它不仅可以研究宇宙中的物质，还可以揭示出许多事物的组成和性质。
以下是一些典型的应用：1.恒星光谱恒星的光谱中包含了恒星所发出的全部波长的光，这使得我们可以用光谱来分析恒星是否含有某种元素，并用其光谱的特殊的皱痕来确定恒星的温度、辐射流量、年龄、旋转速度等特性。
宇宙中的恒星分类与光谱
宇宙中的恒星分类与光谱恒星是宇宙中最常见的天体之一，它们以其耀眼的光芒和巨大的能量成为了人类探索宇宙的重要研究对象。
为了更好地理解恒星的性质和演化过程，天文学家对恒星进行了分类，并通过光谱分析来揭示它们的组成和特征。
本文将介绍宇宙中的恒星分类与光谱的基本原理和应用。
一、恒星的分类恒星的分类是基于它们的质量、亮度、温度和演化阶段等特征而进行的。
根据质量的不同，恒星可以分为超巨星、巨星、主序星和矮星等。
超巨星质量巨大，亮度极高，是宇宙中最明亮的恒星；巨星比主序星体积大、亮度大，但温度较低；主序星的质量和亮度相对较小，处于主要的恒星演化阶段；矮星质量最小，亮度较低，主要是红矮星和白矮星等。
根据亮度的不同，恒星可以被分为一级星到六级星。
一级星亮度最高，六级星亮度最低。
这种分类是基于恒星在天空中的视觉亮度进行的。
根据温度的不同，恒星可以分为O、B、A、F、G、K、M等光谱类型。
这一分类以恒星的表面温度为依据，O型恒星温度最高，M型恒星温度最低。
根据别克—维纳定律，恒星的光谱类型与其颜色密切相关，其中O型恒星呈蓝色，M型恒星呈红色。
根据演化阶段的不同，恒星可分为主序星、红巨星、白矮星、中子星和黑洞等。
主序星是处于最常见的恒星演化阶段，其核心通过核聚变将氢转化为氦，释放巨大的能量；红巨星是质量较大的主序星逐渐演化而来，已经消耗了核心的氢而进一步膨胀；白矮星是质量较小的星体，在核心氢耗尽后，外层将逐渐脱离核心并形成一个小而致密的球体；中子星是超级新星爆炸后的残骸，核心由中子组成，质量极高；而黑洞则是质量极大的恒星残骸，拥有超强的引力。
二、恒星光谱的分析恒星的光谱分析是通过将恒星的光分解成不同波长的光谱线，从而揭示其物理特性和化学组成。
光谱线的位置、形状和强度可以告诉我们有关光谱所处的恒星温度、化学成分、速度和演化阶段等信息。
恒星的光谱通常由黑体辐射产生的连续谱和由原子、离子和分子发射或吸收光产生的谱线组成。
根据这些特征，恒星的光谱被分为连续谱、吸收线谱和发射线谱。
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析了波长和对数波长对光谱及其谱线的影响，并指出了格式标准化研究的必要性 （ ２ 第
节）在第 ３ ； 节，通过分析光谱数据的特点给出了流量数量级变化的基本模型，以及相应 的标准化方法，并且对它们作 了定性分析；为 了比较不同数据格式和流量标准化方法对 光谱 自动分类的影响，在第 ４ 节设计了实验．在实验中，为了保证结果对其他光谱 自动 分类研究有参考意义，我们充分考虑了所选实验数据和分类方法的代表性；最后，结合 实验结果深入分析 了所给标准化方法的特点、及其在抗噪能力方面的差异，并给出了初
图 ｌ 数据格式对 ８０ ０ Ａ一 ６ ０ Ａ． ００
谱 ，波长范 围为 ） 、
Ｆｇ １ Ｄ ｔ ｏ ｍａ ｎ ｐ ｃｒ （） Ｏ ｓ ｅｔｕ ｔ ｅ ｈｆ ０ ａ ｄ ｗ ｖ ｌ ｇ ｈ ｉ． ａａ ｆｒ ｔａ ｄ ｓ ｅｔａ １ ：ａ ＱＳ ｐ ｃ ｒ ｍ ｗｉ ｒｄ ｓ ｉ ｎ ａ ｅ ｎ ｔ ｈ ｔ ｅ ： ０ 一 ６ ０ Ａ Ａ ｓｉ ａｉ ｗ ｖ ｌ ｇｈ ａ ｄｏ ｄｎ ｔ ｅｃ ｒ ｓ ｏ ｄｎ ｕ ． ８ Ａ ０ ０ ． ｂ ｃ ｓ ａ ｅ ｎ ｔ ｒ ｉａｅｉ ｔ ｏｒ ｐ ｎ ｉｇｆ ｘ ０ ｓ ｓ ｅ ｎ ｓｈ ｅ ｌ
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本文主要探讨了巡天光谱 自动分析 中的数据格式和流量标准化问题．首先，我们分
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第 ４ ８卷 第 ３期
２０ ０ ７年 ７月
天 文
学 报
Ｖｌ ． ８ ０ ４ ＮＯ． １ ３ Ｊ １， ０ ７ ｕ．２ ０
ＡＣＴＡ ＴＲＯＮＯＭ Ｉ ＡＳ ＣＡ Ｉ ＣＡ Ｓ ＮＩ
光谱预处 理及其对 星系 ／类星体 分类结果 的影响冰
｝国家 ８３项 目计划 （０３ １３ ６）和国家 自 ６ ２ ０ＡＡ ３ ００ 然科学基金 （００ ０３ 资助项 目 ６２ ２１ ）
ｆ ｌＱｎｌ ． ａ ．ａ ｘｒｉ ｐｒｉ Ｃｃ ａ．
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３ 期
李乡 儒等： 光谱预处 理及其 对星系 ／类星 体分类结果的 影响
５５ ．
７
７５ ．
８
８５ ．
９
图 ２ 数据格式对光谱的影响 （） 图 １中的光谱在对数波长 一 ２： 流量坐标系下的图像
Ｆ ｇ ２ Ｄ ｔ ｏ ｍａ ａ ｄ ｓ ｅ ｔａ （ ：ｔ ｅ ｓ ｅｔｕ ｉ Ｆ ｇ １ ｉ ｏｈ ｒｒｐ ｅｅ ｔ ｔ ｎ— ｉ． ａ ａ ｆｒ ｔｎ ｐ ｃ ｒ ２ ｈ ｐ ｃｒ ｍ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｅ ｒｓｎ ａｉ ） ｎ Ｐ１ ； １
１ 引言
由于噪声、畸变和观测环境等 因素的影响，对天体光谱 自动处理之前，需要先对它 进行相应的预处理，以抑制与 当前任务无关的信息， 提高 自 动处理的效果． 例如： 去噪、 校正、流量标准化， 连续谱归一化、剔除离群点、 去掉天光线，以及特征提取等 ．噪声和 畸变可能有多种原因： 光学透镜的残次、 光电传感器 的非线性、 不当的焦距 、 以及大气的 扰动 （ 不均衡、不稳定） 等．通过特征提取和特征选择去除或减少与当前的分类任务无关 的冗余信息，不仅能降低 问题的复杂性 ，提高处理效率，而且能极大地简化分类器的设 计 【． １ 预处理的目的重在改善光谱数据质量、抑制不需要的变形或增强某些对后续 自动 】 处理重要的光谱特征．因此，预处理在很多情况下不仅是必要的，而且甚至是必须的．
李 乡儒 十 胡 占义 赵永恒 ２ 刘 中田
（ １中国 科学院自 研究 北京 １０８） 动化 所 ０ ００ （ ２中国科学 院国 家天文台 北 １０ １） 京 ００２
摘 要 由 于噪声、畸 变和观测环境等因 素的影响， 在天体光 谱自 理之 需要对 动处 前，
它进行相应的预处理．研 究巡天光谱 的预 处理 （ 数据格式和流量标准化） 光谱 自动分析 对
光谱可以认为是一维信号， 如图 １ 、图 ２ 所示， 横坐标为波长或对数波长， 纵坐标为 相应的流量．采用不同的数据格式 （ 波长 ． 流量或对数波长 一 流量） 对光谱的 自动处理效
果会产生很大影响 （ 对此后面有实验 比较） 因为数据格式决定着信息是否被明确表达， ．
２ ０ ． ５２ ０ ６０ ．２收到原稿， ２ ０ — １１ ０ ６ １— ３收到修 改稿
的影响．分析 了同数据格式对光谱及其谱线特征的影响和格式标准化研 究的必要性；通过 分析光谱 流量数量级的不确定性 及其特点，提出了流量数量级变化 的基本模型 ，并给 出了
相应 的标准化方法．通过星 系和类星 体的分类 实验 ，结果表 明 １ 采 用对 数波长数据格 ）
式对光谱 的 自动分类更有利 ； ２ ）验证了所提出的流量标准化模型的合理性，以及所给流 量标准化方法 良好 的性能．特别需要指出的是，文献中通 常采 用的流量标准化方法在光谱 自动分类中的效果反而是较差 的． 关键词 星系：基本参数 （ 分类） 类星体：普通，方法 ：数据分 析 ，
或隐藏起来， 所以数据格式的选择对于尔后 自动处理的难易具有重要的影响 【＿ ２ 但是， ｌ 在
目前 的光谱 自动处理 研 究 中，采 用 的数据 格 式很 不 一致 （ 文第 ２节）也 没有相 应 的 见本 ，
分析和比较．而天气状况、月光亮度、星等、 积分时间等因素会导致光谱流量数量级 （ 相 当于计量单位） 成为一个不确定的因素， 从而增加了 自 动分析的难度和问题的复杂性．目 前，在巡 天 光谱 自动分 析研 究 中，常 用 的标准 化方 法是 流 量 归一 化 ［．但是 ，为 什么要 ３ 】 采用归一化方法，是否有其他更可取的流量标准化方法 ？这些 问题均有必要进行深入探 讨．为了叙述方便，本文在不引起混淆的情况下将波长 一 流量和对数波长 ． 流量两种数 据格式分别简称为波长和对数波长。