【摘 要】
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正在建造的LAMOST（大天区面积多目标光纤光谱望远镜）将产生大量的光谱数据.面对这些海量数据,开发光谱的自动处理、测量和分类系统的问题就摆到我们面前.广泛使用的模式识别过
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正在建造的LAMOST（大天区面积多目标光纤光谱望远镜）将产生大量的光谱数据.面对这些海量数据,开发光谱的自动处理、测量和分类系统的问题就摆到我们面前.广泛使用的模式识别过程包括以下几个部分：预处理、特征提取和分类决策.光谱预处理主要是要去掉连续谱.但定义连续谱,即使是对于观测得到的没有任何畸变的物理光谱也绝非易事.我们只能考察所谓的“伪连续谱”.连续谱的形状一般通过低阶多项式拟合或宽带滤波器得到.在这些方法中谱线和跳变点附近的连续谱无法处理,拟合只能限制在某些连续谱窗口.这类方法在自动处理中经常会出现谱线丢失或产生假线.我们采用了不同尺度的小波滤波器组来解决这个问题.使用不同截止尺度的小波滤器可以得到比低阶多项式拟合或宽带滤波器更多的伪连续细节,是准确进行特征提取的基础.
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