【摘 要】
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天光背景扣除是LAMOST 1D光谱数据处理中重要的环节,其扣除好坏直接影响光谱产品质量,因此构造理想的超级天光光谱模型具有重要的意义。通常超级天光是由与目标天体同时观测
【机 构】
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太原科技大学计算机科学与技术学院,中国科学院国家天文台光学天文重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1731126,61572343);太原科技大学博士启动基金项目(20162007)资助
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天光背景扣除是LAMOST 1D光谱数据处理中重要的环节,其扣除好坏直接影响光谱产品质量,因此构造理想的超级天光光谱模型具有重要的意义。通常超级天光是由与目标天体同时观测的天光光纤光谱构造而成,同一区域的天光背景可能随着不同的观测时刻有着规律性的变化特征(如月相变化),如果能充分分析并利用这些特征,可有效校正超级天光模型,从而提高减天光效果。轨迹聚类方法是一种分析目标随时、空变化特征的有效工具,针对LAMOST天光光谱中可能存在的变化规律,给出一种基于轨迹聚类的天光光谱特征分析方法。主要分以下三部分:首先
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