潘景昌
- 作品数：55 被引量：77H指数：5
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- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球文化科学经济管理更多>>
- 基于统计窗的恒星连续谱自动拟合方法
- 2012年
- 提出一种基于统计窗的恒星连续谱拟合方法。该方法将恒星光谱划分为若干个统计窗,在每个窗口内根据信噪比选取一定比例的流量点,然后对选出来的流量点进行低阶多项式迭代拟合,从而得到连续谱。实验表明,与其他方法相比,该方法得到的连续谱更接近于实际连续谱。该方法对SDSS中除M外的各种光谱型连续谱的拟合均具有很高的实用性和鲁棒性,对于郭守敬望远镜(LAMOST)先导巡天恒星光谱的连续谱拟合同样具有非常好的效果。
- 潘景昌汪惺惺韦鹏姜斌屠良平罗阿理
- 关键词：恒星光谱连续谱统计窗
- 恒星光谱参数自动测量中不同模板匹配度量方法比较被引量：2
- 2013年
- 模板匹配方法是恒星光谱参数自动测量中常用的方法之一。对经常使用的三种模板匹配算法:K-最近邻算法(KNN)、卡方最小化算法和光谱相似度算法测量恒星光谱参数结果进行比较。首先对光谱进行连续谱归一化及流量归一化,然后对三种算法测量恒星光谱参数的结果进行比较。对SDSS DR8大样本数据的实验表明,光谱相似度算法在测量恒星光谱参数中有相对优势。
- 刘杰潘景昌刘猛韦鹏罗阿理
- 关键词：K-最近邻LAMOST
- 早M型矮恒星光谱聚类方法与分析被引量：1
- 2017年
- 大规模光谱巡天项目如LAMOST等产生了海量极具研究价值的观测数据,如何对此数量级的数据进行有效的分析是当前的一个研究热点。聚类算法是一类无监督的机器学习算法,可以在不依赖于领域知识的情况下对数据进行处理,发现其中的规律与结构。恒星光谱聚类是天文数据处理中一项非常重要的工作,主要对海量光谱巡天数据按照其物理及化学性质分类。针对LAMOST巡天中的早M型矮恒星的光谱数据,使用多种聚类算法如K-Means,Bisecting K-Means和OPTICS算法做了聚类分析,研究不同聚类算法在早M型恒星数据的表现。聚类算法在一定程度依赖于其使用的距离度量算法,同时研究了欧氏距离、曼哈顿距离、残差分布距离和上述三种聚类算法搭配下的表现。实验结果表明:(1)聚类算法可以很好地辅助分析早M型矮恒星的光谱数据,聚类产生的簇心数据和MK分类吻合得非常好。(2)三种不同聚类算法表现不尽相同,Bisecting K-Means在恒星光谱细分类方面更有优势。(3)在聚类的同时也会产生一些数量较少的簇,从这些簇中可以发现一些稀有天体候选体,相对而言OPTICS适合用来寻找稀有天体候选体。
- 刘杰潘景昌吴明磊吴明磊刘聪韦鹏衣振萍
- 关键词：LAMOST聚类降维
- 不相容关系运算的研究
- 2005年
- 对不相容的关系运算进行了探讨,并讨论了实现的方法。
- 潘景昌孙玉辉
- 关键词：关系数据库系统
- 家庭服务机器人运行状态自主认知方法及系统
- 本发明公开了家庭服务机器人运行状态自主认知方法及系统，包括：采集机器人内部运行数据和机器人外部环境数据；基于采集的数据对机器人运行状态进行自主评估；根据自主评估结果，对机器人做出相应的决策和规划；根据决策和规划发出控制指...
- 袁宪锋周风余张承进杜清府王松潘景昌宋勇许庆阳张立郭仁和
- 文献传递
- 一种抗噪声的M型星视向速度测量方法
- 2017年
- M矮星是银河系中最普遍的恒星,它们的运动状况能提供银河系演化的线索,视向速度(RV)是反映M矮星运动状况的重要参数之一。我国的大科学工程LAMOST巡天项目已经获得了数十万M型星光谱,测量这些恒星的视向速度需要自动、高效的程序。计算M矮星视向速度的一般方法是将观测光谱与模板光谱进行交叉相关得出。然而在实际处理过程中,由于本质上的不同或者噪声的影响,一些观测光谱和模板光谱错误匹配,从而使得这些光谱的视向速度测量产生偏差。为了减少噪声等因素的影响,对于信噪比较高、但局部有较强噪声的光谱,采用统计与经验特征相结合的方法选取光谱中的有效特征段、避开噪声污染的波段计算M型星的视向速度。利用该方法对LAMOST DR3 M型星星表中的部分实测光谱测量了视向速度,将之与APOGEE星表中的对应视向速度进行了对比。结果表明该方法有效地减少了局部噪声对视向速度的影响,提高了视向速度测量的准确率。
- 衣振萍潘景昌宋轶晗罗阿理
- 关键词：视向速度LAMOST光谱
- 基于距离度量的LAMOST光谱中连续谱异常的自动检测被引量：2
- 2017年
- 连续谱异常是指恒星光谱在获得和处理过程中由于星际消光和流量定标等原因造成连续谱严重偏离甚至中断的现象,这对光谱的谱线提取以及其他一些后续处理工作带来负面影响。提出了一种基于距离度量的连续谱异常光谱的自动检测方法,相比传统人眼检查在保证正确率的情况下大大地提高了工作效率。该方法首先通过光谱的lick线指数来确定待测光谱的恒星类型,同时对待测光谱进行归一化处理;然后分别提取待测光谱和对应类型模板光谱的连续谱;最后进行连续谱模板匹配,在每个波长点计算待测光谱和其模板光谱的流量差值,分析流量差值的分布,检验有多少差值点分布在在均值(β)附近的±α个标准差(δ)的范围内,进而可确定是否有连续谱异常。实验表明提出方法的可以快速有效的识别出连续谱异常的恒星光谱。
- 于敬敬潘景昌孟凡龙韦鹏
- 巡天光谱中拼接异常光谱的自动检测和异常分级方法
- 2017年
- 拼接异常是光谱在红蓝两端拼接区域表现出的光谱连续性差的一种现象。在LAMOST的光谱处理中,仪器的稳定性、观测条件以及获得的响应函数等问题都是造成拼接异常的原因。光谱拼接是否正常对于光谱发布等后续工作的质量有重要影响。提出一种拼接异常光谱的自动检测方法,有效地提高了工作效率。该研究可以为LAMOST数据提供一个自动的标记,来评价拼接质量,也可以为用户提供一个使用数据时的选择。该方法首先将待测光谱进行流量归一化、去除钠线等预处理,并将其分为红蓝两端;然后对红蓝两端分别进行拟合;最后对两条拟合曲线,选取一系列等波长间隔的点,计算在这些点处的流量差值,得到所有流量差值的均值,标准差,并且计算两条曲线积分面积的差值;基于上述统计量,提出了一个判断光谱是否异常及其异常程度的评价函数。大量的实验证明,该方法具有良好的拼接异常光谱检测效果。
- 孟凡龙潘景昌于敬敬韦鹏
- 关键词：光谱预处理
- 基于极小化二阶导矢确定节点
- 2008年
- 构造参数拟合曲线的关键问题之一是为每个数据点指定一个参数值(节点)。提出了一种确定节点的新方法。对于每个数据点,新方法由相邻的三个数据点构造一条二次多项式曲线,二次曲线的节点通过极小化其二阶导矢的平方确定。两个相邻数据点间的节点区间由两条二次曲线确定。为使节点计算公式能有效反映出相邻数据点的变化情况,新方法改进了修正弦长方法并应用于节点计算。新方法是一个局部化方法,因此适合于曲线曲面的交互设计。实验结果说明,新方法比其他节点计算方法有效。
- 张帆潘景昌
- 关键词：目标函数
- 一种基于Ca线线指数回归的恒星大气金属丰度估计方法
- 2015年
- 提出一种基于BP神经网络及Ca线线指数估计恒星大气金属丰度的方法。该方法以从斯隆数字巡天SDSS中恒星光谱以及SSPP给出的参数作为训练样本,其中每条恒星光谱计算16个Ca线线指数,结合其他方法得到的表面有效温度Teff作为输入,以SSPP得到的金属丰度[Fe/H]作为输出,对训练样本进行重采样后通过训练得到一个人工神经网络,通过该网络可以用来预测恒星光谱的[Fe/H]。通过相关实验表明,提出的方法能够准确而且有效的测量出恒星光谱的[Fe/H]。
- 潘景昌罗阿理李乡儒韦鹏
- 关键词：恒星光谱金属丰度
