近期,中科院新疆天文台副研究员单昊基于小波系数的脉冲星特征,使用模糊C-mean聚类方法、Euclidean和Fisher判别准则、最小风险Bayesian决策等,对401颗频率范围为1.408–1.642GHz的射电脉冲星观测信号进行了分类和识别。这为天文脉冲星识别重要科学问题提出了一套新方法,对于离线信号处理具有重要意义,其理论、方法和数学工具在国际上也较为前沿和实用。该研究成果已在国际核心期刊《天文学和计算》上发表。

从某个脉冲星辐射出的脉冲星信号具有其自身的特殊性,可与其他任何星的信号区分。一个合理、完备的描述可以充分刻画一个脉冲星信号的独特性,并且可以用于脉冲星识别任务来决定某信号所属星体的名字。单昊利用基于小波系数的脉冲星特征,首次引入脉冲星信号的描述和识别领域,初步完成了脉冲星信号识别的研究工作。

小波特征使得聚类的信号特征样本点之间的类内距离相对较小,类间距离相对较大,即特征几乎分布在一条近似的直线上。单昊通过对连续500次识别实验进行误差分析,结果表明小波特征在脉冲星识别方面可以达到较为理想的结果。

图一:三个小波尺度的特征分类结果。左:尺度1;中:尺度2;右:尺度3

图二:500次实验的误差曲线。虚线是基于形状参数特征的分类误差线,实线是基于小波系数能量特征的分类误差线。红色、绿色和蓝色代表一维、二维和三维情况。判别准则为Euclidean

作者:蒋晨峰

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