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《贵州师范大学》 2019年
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脉冲星候选体特征筛选算法的研究与设计

叶德旺  
【摘要】:随着500米口径球面射电望远镜FAST的建成和19波束接收机的调试试运行,脉冲星巡天数据量已进入PB级别,脉冲星搜索所产生的候选体数量海量增长。在海量脉冲星候选体信息中,干扰信号数量庞大,给候选体识别带来了很大困难。开源软件包PRESTO作为FAST主要的搜索软件,其中用于周期性信号筛选的sifting算法是根据以往科研人员的经验进行编程实现的,算法中存在很多问题。因此,本文将脉冲星搜索数据处理中现有的sifting算法进行研究和改进,设计出新的筛选算法。首先,本课题详细分析了PRESTO软件包和课题中采用的k-means算法。其次,对用于筛选周期性信号的sifting算法进行研究,指出了算法中对于脉冲星候选体信号筛选存在的问题。最后,针对sifting算法中的问题进行改进,一则是优化了获取DM值的局部程序,缩短了算法运行时间。二则是引入k-means算法,针对存在的问题进行改进。将原来算法中依据经验设定特征值的筛选方式改为使用聚类的方式筛选,修改k-means算法使之融入到sifting算法中,将周期性信号特征提取出来作为数据集传入k-means算法,然后再把聚类后数据添加到周期性信号中,构建出新的sifting算法,最终实验数据表明:算法改进后提高了筛选的准确率。
【学位授予单位】:贵州师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP311.13;P145.6

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