利用苏尼亚耶夫-泽尔多维奇效应在宇宙微波背景图中识别星系团
宇宙学与河外天体物理
2012-11-27 v1
摘要
普朗克卫星于2009年由欧洲空间局发射，用于研究宇宙微波背景（CMB）的性质。普朗克数据分析的一个预期结果是区分CMB信号的各种污染物。这些污染物中包括苏尼亚耶夫-泽尔多维奇（SZ）效应，它是由CMB光子与星系团内介质中的高能电子发生逆康普顿散射引起的。我们修改了JADE（联合近似对角化特征矩阵）算法的公开版本以处理含噪数据，然后使用该算法作为工具在两个模拟数据集中搜索SZ星系团。第一个数据集由简单的“自制”模拟组成，第二个是LAMBDA（微波背景数据分析遗产档案）网站上提供的高角分辨率全天模拟。成分分离过程可概括为四个主要步骤：（1）基于小波分析的预处理，对数据进行初始清洗（去噪）以最小化噪声水平；（2）通过JADE分离成分；（3）恢复的SZ图的校准；（4）使用SExtractor软件识别星系团的位置和强度。结果表明，我们基于JADE的算法在识别SZ星系团的位置和强度方面是有效的，提取的“星表”的纯度高于90%。该值根据噪声特性和输入图中包含的成分数量略有变化。我们开发的工作的主要亮点是从含噪数据中有效恢复SZ源，无需先验假设。这种强大的算法易于实现，并可能成为SZ数据分析中广泛使用的“匹配滤波器”算法的一个有趣的补充选项。
引用
@article{arxiv.1211.5843,
title = {Identification of galaxy clusters in cosmic microwave background maps using the Sunyaev-Zel'dovich effect},
author = {Camila Paiva Novaes and Carlos Alexandre Wuensche},
journal= {arXiv preprint arXiv:1211.5843},
year = {2012}
}
备注
12 pages, 9 figures