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The quartet of galaxies NGC 7769, 7770, 7771 and 7771A is a system of interacting galaxies. Close interaction between galaxies caused characteristic morphological features: tidal arms and bars, as well as an induced star formation. In this study, we performed the Fabry–Perot scanning interferometry of the system in H a line and studied the velocity fields of the galaxies. We found that the rotation curve of NGC 7769 is weakly distorted. The rotation curve of NGC 7771 is strongly distorted with the tidal arms caused by direct flyby of NGC 7769 and flyby of a smaller neighbor NGC 7770. The rotation curve of NGC 7770 is significantly skewed because of the interaction with the much massive NGC 7771. The rotation curves and morphological disturbances suggest that the NGC 7769 and NGC 7771 have passed the first pericenter stage, however, probably the second encounter has not happened yet. Profiles of surface brightness of NGC 7769 have a characteristic break, and profiles of color indices have a minimum at a radius of intensive star formation induced by the interaction with NGC 7771.  相似文献   
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The observation of celestial objects in the sky is a practice that helps astronomers to understand the way in which the Universe is structured. However, due to the large number of observed objects with modern telescopes, the analysis of these by hand is a difficult task. An important part in galaxy research is the morphological structure classification based on the Hubble sequence. In this research, we present an approach to solve the morphological galaxy classification problem in an automatic way by using the Sparse Representation technique and dictionary learning with K-SVD. For the tests in this work, we use a database of galaxies extracted from the Principal Galaxy Catalog (PGC) and the APM Equatorial Catalogue of Galaxies obtaining a total of 2403 useful galaxies. In order to represent each galaxy frame, we propose to calculate a set of 20 features such as Hu’s invariant moments, galaxy nucleus eccentricity, gabor galaxy ratio and some other features commonly used in galaxy classification. A stage of feature relevance analysis was performed using Relief-f in order to determine which are the best parameters for the classification tests using 2, 3, 4, 5, 6 and 7 galaxy classes making signal vectors of different length values with the most important features. For the classification task, we use a 20-random cross-validation technique to evaluate classification accuracy with all signal sets achieving a score of 82.27 % for 2 galaxy classes and up to 44.27 % for 7 galaxy classes.  相似文献   
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