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摘要
完善了一种在海量星系光谱中快速搜索超新星光谱的方法.该方法主要包括五个步骤,第一,光谱的预处理,包括去噪、退红移等处理过程;第二,对每一条光谱进行星系成分和超新星成分的快速分解,并计算本文定义的超新星统计特征描述向量;第三,样本约减,即利用基于局部孤立性因子的离群搜索算法对海量光谱数据样本进行约减;第四,对约减后的结果与所有模板进行交叉相关匹配,根据匹配结果及相应参数获得初步的超新星候选光谱;第五,人工排除,即根据超新星光谱明显的谱线特征排除一些误匹配结果,最终得到特征相对明显的超新星候选光谱.根据上述方法,对选自美国斯隆数字巡天第七期释放数据(SDSS-DR7)的具有较高信噪比的294843...
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