Automated spectral classification using template matching
Automated spectral classification using template matching
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使用模板匹配进行自动光谱分类
DOI：
10.1088/1674-4527/9/3/009
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发表时间：
2009-03
影响因子：
1.8
通讯作者：
Liu, Rong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wu, Fu-Chao;Duan, Fu-Qing;Zhou, Ming-Quan;Guo, Ping;Liu, Rong
提出了一种用于大范围巡天的自动光谱分类技术。我们首先进行谱线匹配，以确定红移候选人的观测光谱，然后估计光谱类通过测量观测光谱和每个红移候选人的移动模板之间的相似性。作为这种方法的副产品，光谱红移也可以获得高精度。与文献中的一些基于计算机学习方法的方法相比，该方法不需要训练，这是耗时的和敏感的训练集的选择。模拟数据和观测光谱的实验结果表明，该方法是有效的，对恒星、星系和类星体的正确分类率分别高达92.9%、97.9%和98.8%。
An automated spectral classification technique for large sky surveys is proposed. We firstly perform spectral line matching to determine redshift candidates for an observed spectrum, and then estimate the spectral class by measuring the similarity between the observed spectrum and the shifted templates for each redshift candidate. As a byproduct of this approach, the spectral redshift can also be obtained with high accuracy. Compared with some approaches based on computerized learning methods in the literature, the proposed approach needs no training, which is time-consuming and sensitive to selection of the training set. Both simulated data and observed spectra are used to test the approach; the results show that the proposed method is efficient, and it can achieve a correct classification rate as high as 92.9%, 97.9% and 98.8% for stars, galaxies and quasars, respectively.
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DOI：
10.1007/978-3-540-49709-7_54
发表时间：
1997-11
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
G. Galaz;V. Lapparent
通讯作者：
G. Galaz;V. Lapparent
DOI：
10.1088/1009-9271/3/3/277
发表时间：
2003-06
期刊：
Chinese Journal of Astronomy and Astrophysics
影响因子：
--
作者：
Dong-mei Qin;Ping Guo;Zhanyi Hu;Yongheng Zhao
通讯作者：
Dong-mei Qin;Ping Guo;Zhanyi Hu;Yongheng Zhao
DOI：
10.1086/321167
发表时间：
2001-05
期刊：
The Astronomical Journal
影响因子：
--
作者：
S. C. D. E. V. Berk;E. al.
通讯作者：
S. C. D. E. V. Berk;E. al.
DOI：
10.5555/299094
发表时间：
1999-02
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
B. Scholkopf;C. Burges;Alex Smola
通讯作者：
B. Scholkopf;C. Burges;Alex Smola
DOI：
10.1086/117587
发表时间：
1994-11
期刊：
The Astronomical Journal
影响因子：
--
作者：
A. Connolly;A. Szalay;M. Bershady;A. Kinney;D. Calzetti
通讯作者：
A. Connolly;A. Szalay;M. Bershady;A. Kinney;D. Calzetti