分类： 天文学 >> 天文学 提交时间： 2019-05-30 合作期刊: 《天文研究与技术》
摘要： 太阳系外类地行星直接成像探测极具挑战性。在可见光短波段，行星信号主要来自恒星经由行星大气的反射光，两者对比度在10-10量级，导致微弱的系外行星光被淹没。因此，有效抑制来自恒星的强光是实现类地行星探测的关键。本文提出了基于光瞳振幅调制和相位校正的技术方案，以实现全区域高对比度成像。针对上述方案，进行了数值模拟分析来说明其可行性及潜在性能。数值模拟基于点扩散函数的能量分布来评价系统的目标成像对比度，并采用随机并行梯度下降迭代算法进行优化，最终成像对比度在360度全区域内获得达到10-10量级。研究表明该方案有望用于未来空间类地行星直接成像探测。
分类： 天文学 提交时间： 2024-04-12 合作期刊: 《天文学报》
摘要： 随着天文探测技术的快速发展, 海量的星系图像数据不断产生, 能够及时高效地对星系图像进行形态分类对研究星系的形成与演化至关重要. 针对传统的星系形态分类模型特征选择困难、分类速度慢、准确率受限等难题, 提出一种以Inception-v3神经网络为主干结构, 融合压缩激励(Squeeze and Excitation Network, SE)通道注意力机制的星系形态分类模型. 该模型在斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey, SDSS)样本的测试集准确率高达99.37\%. 旋涡星系、圆形星系、中间星系、雪茄状星系与侧向星系的F1值分别为99.33\%、99.58\%、99.33\%、99.41\%与99.16\%. 该模型与Inception-v3、MobileNet (Mobile Neural Network)和ResNet (Residual Neural Network)网络模型相比, SE-Inception-v3宽度和深度优势表现出更强的特征提取能力, 可以高效识别不同形态的星系, 为未来大型巡天计划的大规模星系形态分类问题提供了一种新方法.
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