【摘 要】
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太阳射电尖峰具有寿命短、频带窄的特点,是迄今为止能观测到的最特殊的射电精细结构。太阳射电尖峰的观测数据能够反映太阳射电爆发时日冕中微小的能量释放及磁场小尺度变化等过程,其平均频带宽度还可以间接反映爆发源区的空间尺度大小。目前对于太阳射电尖峰事件的提取方法大多基于数据方法,不仅处理起来需要耗费较多的人力和时间成本,还可能存在漏检等问题。本文分别使用数据处理以及深度学习这两种自动化提取方法检测太阳射电
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太阳射电尖峰具有寿命短、频带窄的特点,是迄今为止能观测到的最特殊的射电精细结构。太阳射电尖峰的观测数据能够反映太阳射电爆发时日冕中微小的能量释放及磁场小尺度变化等过程,其平均频带宽度还可以间接反映爆发源区的空间尺度大小。目前对于太阳射电尖峰事件的提取方法大多基于数据方法,不仅处理起来需要耗费较多的人力和时间成本,还可能存在漏检等问题。本文分别使用数据处理以及深度学习这两种自动化提取方法检测太阳射电尖峰事件并提取其参数。根据太阳射电尖峰事件判别标准,本文依次使用异常值分析方法、均值漂移算法以及高斯拟合算法等数据提取方法提取太阳射电尖峰事件的包围框。实验结果表明,数据提取方法有较高的定位准确度,基本可以满足检测需求。由于数据提取方法存在的不能检测事件频率漂移率及检测耗时久等问题,本文采用改进的YOLOv5s轻量化网络模型实现对太阳射电尖峰事件的定位、识别及其特性的分析。针对事件目标小、形状不规则以及存在频漂率等特性,在网络中添加包围框角度信息并融入多尺度融合以及注意力机制模块,以实现对原始网络结构的改进。实验结果表明,本文提出的改进YOLOv5s网络检测得到的AP值为74.033%,相较于只加入角度信息的YOLOv5s 网络提升了近14%,因此能够更好地检测和挖掘太阳射电尖峰事件及其特性。最后,本文总结了太阳射电尖峰事件提取流程,采用于1.1-1.34 GHz和150-500 MHz频段内观测到的射电尖峰事件作为数据集,对事件的检测结果进行统计与分析,并通过与其他研究者统计结果对比证明了本文使用方法的有效性。
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