恒星光谱参数自动测量中不同模板匹配度量方法比较  

Comparison of Different Template Matching Methods of Automatic Stellar Spectrum Parameter Measurement

作　　者：刘杰[1] 潘景昌[1] 刘猛[1] 韦鹏[2] 罗阿理[2] 

机构地区：[1]山东大学(威海)机电与信息工程学院,山东威海264209 [2]中国科学院光学天文重点实验室,中国科学院国家天文台,北京100012

出　　处：《光谱学与光谱分析》2013年第2期558-561,共4页Spectroscopy and Spectral Analysis

基　　金：国家自然科学基金项目(10973021,11078013)资助

摘　　要：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。Template matching is one of the most commonly used methods of automatic stellar spectrum parameter The present paper made comparisons among the three commonly used template matching methods K-Nearest Neighbor （KNN）, the Chi-square minimization and cross correlation method. The Continuum normalization and flux normalization were made first. Then the three mentioned methods were compared in measurement results of stellar spectrum parameters. Experiments on SDSS DR8 large sample spectra showed that the cross correlation method had comparable advantages.

关 键 词：恒星光谱参数 模板匹配 K-最近邻 卡方最小化 光谱相似度 连续谱归一化 LAMOST 

分 类 号：P145.4[天文地球—天体物理]