用于恒星大气参数自动估计的线性支持特征提取

我们描述了一种从恒星光谱中提取线性支持 (LSU) 特征以自动估计大气参数 $T_{eff}$、log$~g$ 和 [Fe/H] 的方案。“线性支持”意味着可以通过线性模型从提取的特征中准确估计大气参数。该过程的连续步骤如下：首先，使用小波包 (WP) 分解光谱并用导出的分解系数表示它；其次，使用提出的最小绝对收缩和选择算子 (LARS)$_{bs}$ 方法从分解系数中检测代表性光谱特征；第三，使用线性回归方法从检测到的特征估计大气参数 $T_{eff}$、log$~g$ 和 [Fe/H]。该方案的一个显著特点是其能够定量评估每个检测到的特征对大气参数估计的贡献，并追溯该特征的物理意义。这项工作还表明，分量的有用性取决于波长和频率。所提出的方案已在来自斯隆数字巡天 (SDSS)/SEGUE 的真实光谱和基于 Kurucz 的 NEWODF 模型计算的综合光谱上进行了评估。在真实光谱上，我们提取了 23 个特征来估计 $T_{eff}$，62 个特征用于 log$~g$，68 个特征用于 [Fe/H]。我们的估计值与 SDSS 光谱参数管道提供的估计值之间的一致性测试表明，log$~T_{eff}$ 的平均绝对误差 (MAEs) 为 0.0062 dex（$T_{eff}$ 为 83 K），log$~g$ 为 0.2345 dex，[Fe/H] 为 0.1564 dex。对于综合光谱，MAE 测试精度分别为 log$~T_{eff}$ 0.0022 dex（$T_{eff}$ 为 32 K），log$~g$ 0.0337 dex，以及 [Fe/H] 0.0268 dex。