堆叠贝叶斯广义 Lomb-Scargle 周期图：识别恒星活动信号
地球与行星天体物理
2017-05-17 v1 天体物理仪器与方法
摘要
背景。区分由恒星活动或行星引起的信号，目前是利用径向速度搜寻低质量系外行星的主要挑战。即使已知凌日行星的存在及其周期，恒星活动也可能是测量正确径向速度信号振幅的主要障碍。目前正使用多种工具来帮助理解数据中哪些信号来自恒星活动。目标。我们旨在提出一种新工具，用于识别由恒星活动引起的周期性，并展示如何利用该工具随时间跟踪检测的信噪比 (SNR)。该工具基于恒星活动信号是可变且非相干的原理。方法。我们计算数据子集的贝叶斯广义 Lomb-Scargle 周期图，并通过每次增加一个数据点来跟踪数据中周期性的存在和显著性变化。为此使用了来自 HARPS 和 HARPS-N 的公开数据集。此外，我们分析了一个使用 SOAP2.0 创建的合成数据集，以模拟纯恒星活动以及恒星活动与行星的混合情况。结果。我们发现该工具可轻松用于识别不稳定和非相干信号，例如由恒星活动引入的信号。对于稳定信号，检测的 SNR 大致随数据点数量的平方根增长。这可用于决定是否继续观测特定天体。该工具相对快速且易于使用，因此非常适合对数据进行快速分析。
引用
@article{arxiv.1702.03885,
title = {Stacked Bayesian general Lomb-Scargle periodogram: Identifying stellar activity signals},
author = {A. Mortier and A. Collier Cameron},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.03885},
year = {2017}
}
备注
8 pages, 9 figures, accepted for publication in A&A