天文数据库中的星团检测：自适应匹配滤波算法及其实现
天体物理学
2015-05-26 v1
摘要
星团是宇宙中最质量巨大的天体，绘制其位置是重要的天文学问题。本文描述了一种算法（基于统计信号处理方法）、一种软件架构（基于混合分层方法）以及一种并行方案（基于客户/服务器模型），用于在大型天文数据库中寻找星团。所提出的自适应匹配滤波（AMF）算法通过在由星系调查与基于星团模型和背景模型的滤波器卷积生成的星团似然地图中寻找峰值来识别星团。该方法在识别真实和模拟数据中的星团方面已证明成功。该实现具有灵活性，可在工作站网络上并行执行。
引用
@article{arxiv.astro-ph/0004304,
title = {Cluster Detection in Astronomical Databases: the Adaptive Matched Filter Algorithm and Implementation},
author = {Jeremy Kepner and Rita Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:astro-ph/0004304},
year = {2015}
}
备注
Submitted to Data Mining and Knowledge Discovery; 25 pages including 13 color figures