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撞击坑自动识别是行星探测任务中重要的研究热点之一。由于数据精度和算法局限性等问题,以往的方法往往针对识别尺度较大的撞击坑。基于目前国际上精度最高、覆盖最全的嫦娥二号数字高程模型数据,提出一种基于等高线自动识别小型撞击坑的方法。首先,分析小型撞击坑模型的等高线特征,确定特征参数,建立指标体系;其次,提取实验区等高线信息,筛选出符合特征参数的等高线;最后,利用霍夫变换拟合撞击坑边界,提取撞击坑位置和大小信息。通过对实验区域的小型撞击坑识别结果分析表明,该方法可针对不同尺度的小型撞击坑设置不同的参数,分批次识别提取,综合识别正确率达90%以上,说明该方法对于自动识别小型撞击坑是有效的。该方法弥补现有自动识别方法针对尺度较大撞击坑的缺陷,识别结果补充月球撞击坑数据库中的小尺度撞击坑,为今后建立全月球撞击坑数据库打下基础。 相似文献
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《天文学报》2015,(4)
结合最新的哈勃参量H(z)观测数据、重子声学振荡(BAO)数据与普朗克卫星观测得到的宇宙微波背景辐射(CMB)数据,利用马尔柯夫链蒙特卡洛算法(MCMC)对一种相互作用暗能量模型进行了观测限制.这3种数据联合限制得到的各参数的最佳拟合值及1σ误差范围分别为:物质能量密度参数?m=0.266+0.028-0.028,相互作用因子γ=0.090+0.100-0.098,暗能量状态方程参数wX=-1.307+0.263-0.269,哈勃常数H0=74.20+4.66-4.56.相互作用耦合参数γ0表明能量正在从暗物质转移到暗能量.然而,宇宙学常数模型中的巧合性问题在1σ误差范围内依然可以轻微缓解.为了更好地做出比较,还利用BAO+CMB组合数据及单独的H(z)数据对该模型进行了考察,得到的结果如下:(1)H(z)数据能对相互作用参数γ给出更好的限制结果;(2)ΛCDM模型仍然是与观测数据符合得最好的模型,耦合参数γ与其它模型参数(?m,H0)相互关联;(3)在考虑了暗能量与暗物质间的相互作用之后,超新星局域距离阶梯测量与普朗克观测对H0限制结果的冲突问题能够得到一定程度的缓解. 相似文献
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ePSF拟合法与Gaussian拟合法的比较 总被引：2，自引：1，他引：1
为了解决哈勃空间望远镜的图像欠采样问题,美国学者Anderson和King提出了精确测量星像位置和通量的有效点扩散函数(ePSF—effective point-spread function)拟合法。然而,他们却不加比较地将其应用于地面CCD图像中星像的位置高精度测量。因此,我们试图将ePSF拟合法与经典的高斯函数(Gaussian)拟合法作比较研究。调用CFITSIO库生成模拟的背景图像,并应用不同参数条件下的星像轮廓模型产生非欠采样的星像。最后,分别采用ePSF拟合法与Gaussian拟合法对这些星像进行拟合,并对它们的拟合精度进行比较。实验结果表明,在非欠采样的图像中这两种算法对星像位置的测量几乎是等精度的。 相似文献
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《天文学报》2017,(2)
最小二乘(Least Squares,LS)与自回归(Auto Regressive,AR)联合(LS+AR)模型在极移预报(polar motion,PM)中存在以下问题:最小二乘拟合的内部残差值较好而LS外推的残差值较大;LS拟合残差序列是非线性的,故根据预报历元前的残差序列建立的AR模型可能并不适用于待预报的残差序列,存在不匹配预报的情况.针对这两个问题,通过以下方法进行解决:首先对LS拟合数据两端点附加约束条件使其固定到LS拟合曲线上,因此在两端点附近的拟合值与观测值十分接近;然后选取与LS外推残差序列变化趋势接近的内推残差序列作为AR模型的建模对象,进行残差预报.通过实例表明该方法能够有效地提高LS+AR模型在短期极移预报的精度.此外,通过与RLS(Robustified Least Squares)+AR、RLS+ARIMA(Auto Regressive Integrated Moving Average)和LS+ANN(Artificial Neural Network)模型的预报结果对比,证明了该方法在极移预报中的可行性.实例证明了所提出的方法在短期预报中可以取得良好的预报结果,尤其在1–10d超短期的极移预报上可以获得与国际最好预报精度相当的预报结果. 相似文献
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选择3个类星体Keck观测样本,使用Gauss化方法重构宇宙质量密度扰动场,并计算相应的小波功率谱．同时,设定对数正态(LN)模型中的形状因子Γ和平滑因子r为自由参数,并通过数值模拟生成模拟样本,与观测样本的统计结果做拟合,来确定Γ和r．结合观测的辐射流量功率谱和数值模拟的结果可以唯一确定Γ的值,最后得到Γ≈0．50,r≈0．0g．类星体的辐射流量是非Gauss的,使用传统的Gauss化方法无法消除非Gauss特征．但是观测样本和数值模拟样本的偏斜谱、峰度谱以及尺度-尺度相关等非Gauss特征的表征量在研究的尺度(>100kpc)上表现一致,这就支持了拟合的结果． 相似文献
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基于精密光压模型的GRACE卫星加速仪校标新方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《天文学报》2016,(5)
以精密光压模型为工具,计算GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment)卫星受到的太阳光压摄动力,以此对加速仪的y轴、z轴的尺度因子进行估算并固定为常值,然后通过动力学定轨方法对另外4项加速仪校标参数(x轴尺度和偏差,y、z轴的偏差)进行求解,得到了2002–2014年每一天的加速仪校标参数.统计结果如下:GRACE-A卫星x、y、z 3个轴的尺度因子分别为0.9435±0.0187、0.9393±0.0444、1.0371±0.0391,GRACE-B卫星3个轴的尺度因子分别为0.9313±0.0170、0.9488±0.0452、1.0274±0.0446.与早期工作的差异在于,在动力学法定轨之前,先利用精密光压模型对y、z轴的尺度因子进行约束,有助于减小资料误差对弱信号轴(y,z)的影响,从而提高校标结果的稳定性.以GRACE-A卫星的y、z轴为例,尺度因子的标准差约0.0391–0.0444,而未加光压模型约束的动力学校标方法的标准差为0.21–0.31,新方法得到的标准差降幅超过78%;同样,线性偏差的标准差降幅超过85%.因此,新方法得到的校标参数更加稳定,对于研究大气旋转效应以及热层大气风场具有特殊的价值. 相似文献
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对一数据涨落服从泊松概率分布的实验数据组进行拟合,如果拟合函数是非线性的,常常只能采用某些近似方法。近似性之一,表现在将拟合函数线性化,或者采用某种参数寻优的方法。近似性之二,则是将泊松问题近似地看作高斯分布问题。本文从最大或然法出发,对两类不同概率分布情况下的曲线拟合进行了比较,给出了对泊松分布问题更严格的求解途径。对于特殊的非线性拟合函数y(x)=ae~(bx~N),直接给出了迭代解。本文对曲线拟合的“面积亏损”问题,也进行了讨论。 相似文献
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现有UT1-UTC预报模式在进行周期项与残差项拟合分离时,通常没有考虑最小二乘拟合序列的端部效应,预报精度难以取得较大提高。针对最小二乘拟合存在的端部效应,首先采用灰色模型在UT1-UTC序列的两端进行数据延拓,形成一个新序列,然后对新序列进行最小二乘拟合,最后再联合最小二乘和神经网络(LS+NN)模型对UT1-UTC原始序列进行外推。结果表明,对UT1-UTC序列进行端点数据延拓再进行最小二乘拟合,能够有效地改善最小二乘拟合序列的端部效应;相对于常规LS+NN模型,端部效应改善的LS+NN模型的UT1-UTC预报精度有一定提高,尤其对中长期预报精度提高更为明显。 相似文献
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大气角动量(AAM) 变化和地球自转变化密切相关,它们可应用于全球环流模型的检验.根据日本气象厅全球环流模型的输出数据计算出AAM 函数,将AAM 函数的模拟值与它的观测值以及地球自转变化序列相比较,来检验该模型对大气角动量的模拟.限于篇幅,仅给出AAM 函数的季节性分量模拟的结果.对于半年项,轴向AAM 函数的气压项和风项的模拟值都偏高,赤道向AAM 函数的气压项和风项很小,因而未予考虑;对于周年项,轴向AAM函数气压项的模拟值偏低,而赤道向AAM 函数气压项的模拟值偏高,轴向AAM 函数的风项模拟得最好,而赤道向AAM 函数的风项模拟得较差.总之,高精度的天文观测的地球自转系列可以作为全球环流模型检验的一种重要参考依据. 相似文献
12.
经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种数据驱动的自适应非线性、非平稳信号分解方法。为提高极移预报精度,将经验模态分解应用于极移预报中。首先利用经验模态分解方法对极移序列进行分解,获得极移的高频分量和低频分量;然后采用最小二乘(Least Squares,LS)外推模型对极移低频分量进行拟合,获得最小二乘拟合残差;其次采用自回归(Autoregressive,AR)模型对极移高频分量和最小二乘拟合残差之和进行建模预报;最后将最小二乘模型和自回归模型外推值相加获得极移预报值。将经验模态分解和LS+AR组合模型预报结果与LS+AR模型预报以及地球定向参数预报比较竞赛(Earth Orientation Parameters Prediction Comparison Campaign,EOP PCC)的预报结果进行比较,结果表明,将经验模态分解应用于极移预报中,可以明显改善极移预报精度。 相似文献
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基于Ｎ体数值模拟技术,给出在各种宇宙学模型框架下,产生ＬＡＭＯＳＴ红移巡天的模拟样本的方法,在模拟样本构造中,采用双参数的Ｌａｇｒａｎｇｅ偏袒模型,并结合ＬＡＭＯＳＴ的设计,考虑了径向选择效应及巡天几何的限制;同时还根据星系形态和环境的关系,进一步对模拟样本的星系形态进行分类。选择ＡＰＭ的亮星系样本对模型进行检验,并通过计算其角相关函数和模型进行比较,计算结果表明,对包括所有形态的星系样本,模拟样 相似文献
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基于N体数值模拟技术,给出在各种宇宙学模型框架下,产生LAMOST红移巡天的模拟样本的方法．在模拟样本构造中,采用双参数的tagrange偏袒模型,并结合LAMOST的设计,考虑了径向选择效应及巡天几何的限制;同时还根据星系形态和环境的关系,进一步对模拟样本的星系形态进行分类．选择APM的亮星系样本对模型进行检验,并通过计算其角相关函数和模型进行比较．计算结果表明,对包括所有形态的星系样本,模拟样本给出了和观测相符的结果,而对基于Postman和Geller的形态一环境关系所得到的不同形态的模拟星系分布,模拟样本中的椭圆星系和透镜星系不足以解释APM亮星系样本中的成团强度,即强偏袒效应．最后,从实测角度出发,对采用的模拟方法和样本进行评估． 相似文献
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引力透镜效应是探测星系团物质分布的有效方法之一.目前,利用引力透镜数据重构星系团质量分布的主流方法可以分为两大类,即参数法和非参数法.在实际研究工作中,受限于质量模型假设和计算分辨率等方面的影响,现有的重构算法仍有诸多亟需解决的问题.基于Shapelets基函数的引力透镜质量重构方法通过基函数来实现引力透镜质量重构,使用Shapelets基函数分解引力透镜势,以引力透镜中多重像的位置和背景星系椭率畸变为限制条件来迭代求解基函数系数从而得到透镜体的质量分布.通过拟合一个模拟的NFW (Navarro,Frenk and White)透镜系统测试了新方法的可行性,结果表明新方法可以在整体上重构出透镜体的质量分布,并拟合出接近真实的源位置,能够为星系团质量测量提供一套灵活且高效的重构算法. 相似文献
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《天文研究与技术》2021,(4)
为了验证逆康普顿机制的主导过程以及主导过程中软光子的起源,通过文献收集了75个平谱射电类星体(Flat-Spectrum Radio Quasar, FSRQ)多波段的(准)同时数据,并利用对数抛物线函数拟合了频谱能量分布,分析同步峰流量与逆康普顿峰之比和多普勒因子的关系,运用自举法(Bootstrapping)计算了样本的种子因子(Seed Factor, SF)分布,用于调查软光子的起源。分析结果如下:(1)在轻子模型框架下,整个样本与子样本log[U_B(νF_ν)_(EC)/U_(ext)(νF_ν)_(syn)]和logδ的显著相关性表明,平谱射电类星体的高能辐射优先由外康普顿过程主导。(2)对于相对低同步峰的峰频种群,观测的种子因子分布与理论上尘埃环(Dust Torus, DT)的种子因子范围相交,表明逆康普顿过程中的软光子很可能由尘埃环主导;而对于相对高同步峰的峰频种群,观测的种子因子超过了宽线区(Broad-Line Region, BLR)或尘埃环种子因子的范围,因此无法确定软光子的来源。 相似文献
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基于N体数值模拟技术,给出在各种宇宙学模型框架下,产生LAMOST红移巡天的模拟样本的方法. 在模拟样本构造中,采用双参数的Lagrange偏袒模型,并结合LAMOST的设计,考虑了径向选择效应及巡天几何的限制;同时还根据星系形态和环境的关系,进一步对模拟样本的星系形态进行分类. 选择APM的亮星系样本对模型进行检验,并通过计算其角相关函数和模型进行比较. 计算结果表明,对包括所有形态的星系样本,模拟样本给出了和观测相符的结果,而对基于Postman和Geller的形态环境关系所得到的不同形态的模拟星系分布,模拟样本中的椭圆星系和透镜星系不足以解释APM亮星系样本中的成团强度,即强偏袒效应. 最后,从实测角度出发,对采用的模拟方法和样本进行评估. 相似文献
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《天文学进展》2014,(3)
云核质量函数(CMF)是分子云中致密云核的一个基本观测性质,被用来研究恒星的初始质量函数(IMF)的成因。CMF可以用积分和微分两种形式来表达。样本较小时,积分形式的CMF拟合出的结果能够清晰地反映出云核的数目;样本较大时,微分形式的CMF可以合并数据明确地表述CMF。一般来说,CMF有幂律和正态对数两种函数形式。在湍流存在的情况下,正态对数函数可以更好地拟合CMF;幂律形式的CMF谱指数在一定范围内波动,其大小与天区和样本有关。Salpeter提出恒星的初始质量函数(IMF)是一个幂律函数,很多研究认为CMF与IMF是相似的。而近期的一些研究工作认为CMF与IMF是不相同的,这主要有三方面的原因:(1)用一个具体的幂律函数去拟合一个任意的积分函数是不可靠的;(2)只有当M Mmax(或者Mmax-→∞)时,积分形式的CMF可以近似地认为是幂律形式的;(3)采用Monte Carlo方法拟合CMF能够增加拟合结果的可信度。 相似文献
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《天文学进展》2018,(4)
星系形态与星系的形成和演化有着密切的联系,因此星系形态分类(galaxy morphology classification)成为研究不同星系物理特征的重要过程之一。斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey, SDSS)等大型巡天计划产生的海量星系图像数据对星系形态的准确、实时分类提出了新的挑战,而深度学习(deep learning)算法能有效应对这类海量星系图片的自动分类考验。面向星系形态分类问题提出了一种改进的深度残差网络(residual network, ResNet),即ResNet-26模型。该模型对残差单元进行改进,减少了网络深度,并增加了网络宽度,实现了对星系形态特征的自动提取、识别和分类。实验结果表明,与Dieleman和ResNet-50等其他流行的卷积神经网络(convolution neural network, CNN)模型相比,ResNet-26模型具有更优的分类性能,可应用于未来大型巡天计划的大规模星系形态分类系统。 相似文献
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同步+同步自康普顿(Synchrotron+Synchrotron Self Compton (SSC))模型用于拟合蝎虎天体(BL Lac object, BL Lac)准同时性多波段观测数据,可以获得相关的喷流物理参数,从而能对BL Lac天体喷流的物理性质进行解释.在同步自康普顿模型中,较多的自由参数给计算结果带来很大的不确定性,同时,由于这些模型参数范围太大降低了能谱拟合效率.利用多波段观测数据获得的物理量值,对双幂律电子分布情况下的单区、均匀SSC模型中涉及到的8个模型参数进行限定.另外,还利用模型计算两个典型的BL Lac天体多波段能谱对参数限定的结果进行检验.结果表明:在8个模型参数限定的范围内,选取的模型参数值计算出的理论光子谱与两个BL Lac天体的多波段准同时性观测数据符合较好. 相似文献