利用中心线矩识别活动诱导的 RV 周期性与相关性

系外行星探测的视向速度（RV）方法需要抑制由恒星活动产生的干扰信号。利用解析的冷星斑和亮斑模型，我们探索了使用中心线矩（CLMs）来恢复和监测自转诱导的 RV 变化。不同的星斑分布模式、光球层-星斑对比度以及对流蓝移的存在与否，导致 M 矮星与 G 矮星之间 CLM 信号的差异。在标准周期图分析中，通常会以最高功率恢复出自转周期的谐波。相比之下，我们表明通过弦长最小化可以更可靠地恢复真实的恒星自转。对于太阳极小期活动水平，发现从 CLMs 恢复恒星自转信号需要信噪比高到不可实现的观测。在太阳极大期活动水平下，对于合理的互相关函数（CCF）信噪比 $> 1000 - 5000$，可以从 CLMs 中恢复恒星自转周期。CLMs 可以通过其相互之间的相关性以及与 RV 和双极逆跨度的相关性，用于恢复和监测恒星活动。CCF 的偏度（不对称性的度量）由第三阶 CLM $M_3$ 描述。我们的无噪声模拟表明，RV 与 $M_3$ 的线性相关性比 RV 与双极逆跨度的相关性高出达 10%。我们发现，对于 M 型星 AU Mic 的 CARMENES 观测，其线性相关性有相应的约 5% 的提升。我们还评估了第二阶 CLM $M_2$ 的时间导数在监测恒星活动方面的有效性。