基于空间转换和分解的光谱特征提取方法研究

一种新的光谱特征提取方法 本文提出了一种基于空间转换和分解的特征分析模型（STP），用于提取天体光谱的特征。这种方法可以实现对常用光谱特征提取方法的分析，如无监督的主成分分析（PCA）、小波变换（Wavelet）、有监督的支持向量机（SVM）、相关向量机（RVM）和线性判别分析方法（LDA）。在STP模型中，关注的核心要素是特征提取中对数据成分的分解、重组，以及噪声的抑制和冗余的消除。 在STP框架的基础上，提出了一种逻辑和实现均较为简单的特征提取方法：基于曲线拟合与下采样的光谱特征提取（EFCD）。这种方法可以实现快速、准确的光谱特征提取，且可以应用于天体光谱分类、星系分类等领域。 研究发现，在一些分类问题中，巧妙的特征提取方法并不一定是决定性的。即使采用通常的信号下采样方法提取特征，也可以获得良好的光谱识别性能，而重要的是需要将特征数量保持在一定的水平以上即可。 在本研究中，选用的测试数据是SDSS中的Galaxy和QSO两类河外天体实测光谱，他们一般具有较大的红移，在天体光谱识别中具有较强的代表性。实验结果表明，基于STP和EFCD的方法可以获得良好的光谱识别性能，并且可以应用于实际的天体光谱分类任务中。 本文的贡献主要在于提出了一种新的光谱特征提取方法，能够快速、准确地提取天体光谱的特征，并且可以应用于天体光谱分类等领域。这种方法的提出对天体光谱分析和分类的发展具有重要的意义。 本文的创新点在于： 1. 提出了一种基于空间转换和分解的特征分析模型（STP），用于提取天体光谱的特征。 2. 在STP框架的基础上，提出了一种逻辑和实现均较为简单的特征提取方法：基于曲线拟合与下采样的光谱特征提取（EFCD）。 3. 实验结果表明，基于STP和EFCD的方法可以获得良好的光谱识别性能，并且可以应用于实际的天体光谱分类任务中。 本文的局限性在于： 1. 本文的研究对象仅限于天体光谱，未来可以扩展到其他领域。 2. 本文的实验数据仅来自SDSS中的Galaxy和QSO两类河外天体实测光谱，未来可以扩展到其他类型的光谱数据。 本文提出了一种新的光谱特征提取方法，能够快速、准确地提取天体光谱的特征，并且可以应用于天体光谱分类等领域。这种方法对天体光谱分析和分类的发展具有重要的意义。