非均匀时间序列特征参数提取算法研究及其在光变分析中的应用

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近年来,随着信息科学技术的迅猛发展,信号处理技术在科研和生产实践中起着越来越重要的作用。目前,在天文学、地球物理和生物医学等学科领域积累了大量的观测数据,这些观测数据具有不均匀采样、大时间间隔且包含大量噪声的特性,人们需要利用信号处理技术从这些非均匀时间序列中提取出有用的信息,以便为进一步的物理分析提供可靠的依据。现有的信号处理技术大多是在以均匀采样为假设的基础上建立起来的,不能直接或有效地用于分析处理非均匀时间序列(信号)。因此,有必要对基于非均匀时间序列算法进行研究,它在天文学、地球物理和生物医学等领域中具有重要的应用价值。  目前,国内外已经发展了多种非均匀时间序列算法,但这些算法仍存在自身的不足,本文围绕《活动星系核的光变分析及相关算法研究》课题对非均匀时间序列算法进行研究,基于分工需要,重点对基于傅里叶变换的CLEANest算法和基于统计学算法的ZDCF算法进行了深入研究,并将其应用于天文领域中天体观测信号的光变分析中。本文的主要工作和研究成果概括如下:  1.通过模拟非均匀时间序列的仿真测试,验证了 CLEANest算法提取多周期信号成分的能力。通过 CLEANest的频率清除优化,提高了算法的计算效率。将CLEANest算法应用于天文领域光变信息数据处理中,对NRAO530、1156+295、PKS0420-014等天体实测射电光变曲线进行光变周期分析,结果表明这三个星体源具有明显的多周期射电光变特性。重点分析了NRAO530的光变周期特性及其物理驱动机制。再次采用LS、PDM和WWZ算法对PKS0420-014光变曲线进行周期分析,性能比较表明,CLEANest算法在多周期非均匀时间序列分析上具有独特的优势。  2.通过 ZDCF算法自相关函数(ACF)和互相关函数(CCF)的应用优化,实现了周期分析和时延分析的双重功能。改进了ZDCF算法的周期分析,新引进了蒙特卡洛仿真,实现了对周期结果的统计置信度分析。应用ZDCF算法对NGC5408 X-1和NGC1313 X-2天体光变曲线进行了光变周期分析,并对周期结果进行了蒙特卡洛置信度仿真。应用ZDCF算法对天体NRAO530的4.8、8.0和14.5GHz三个波段在1996-1997年间爆发峰光变曲线做了时延分析。这些分析结果为进一步研究天体的内部结构、周期性光变物理驱动机制以及中央黑洞质量的测量提供了可靠的依据。
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