用主成分分析校正数据系统误差：以 K2 光变曲线为例
天体物理仪器与方法
2020-04-22 v1 地球与行星天体物理
摘要
仪器数据受到系统误差的影响，这些误差在误差中占主导，并且在搜寻微小信号时可能十分关键。K2 任务（Kepler 任务的后续任务）即是如此，其在两个反作用轮失效后丧失了稳定性，导致光变曲线中的系统误差大幅上升并降低了测光精度。在这项工作中，我们开发了一种通用方法，用于从一组光变曲线中去除与时间相关的系统误差，该方法已应用于 K2 数据。该方法使用主成分分析（Principal Component Analysis）来提取光变曲线间由系统误差引起的相关性，并在除数据本身外不知晓任何信息的情况下消除其影响。我们将该方法应用于 Mikulski Archive for Space Telescopes 中所有可用的 K2 观测活动，并在若干凌星事件和食双星上测试了该程序的有效性及其保留天体物理信号的能力。本工作的一个成果是确定了黄道面沿线的稳定源，可用作即将到来的 Atmospheric Remote-sensing Exoplanet Large-survey 任务的测光定标源。
引用
@article{arxiv.2003.04123,
title = {Principal Component Analysis to correct data systematics. Case study: K2 light curves},
author = {A. Petralia and G. Micela},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.04123},
year = {2020}
}
备注
20 pages, 7 figures. Accepted for publication