目錄
1 概述
2 資料集網站
3 讀取與處理流程
3.1 fitsread函數讀取檔案
3.2 畫出圖像
3.3 平滑濾波
3.4 傅裡葉濾波
4 結果對比
附錄A MATLAB讀取與處理的代碼
附錄B Python讀取光譜資料的代碼
寫在最後
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概述
2019年3月27日，LAMOST DR6資料集正式對國内天文學家和國際合作者釋出。
DR6資料集共包括4902個觀測天區，釋出巡天光譜總數達到1125萬條，其中低分辨率光譜總數991萬，中分辨率非時域光譜資料50萬，中分辨率時域光譜資料84萬。
資料集中高品質光譜數達到937萬條，約是國際上其他巡天項目釋出光譜數之和的2倍。同時，DR6釋出資料中還包括一個636萬組恒星光譜參數星表，成為目前全世界最大的恒星參數星表。
LAMOST巡天七年，成為世界上第一個擷取光譜數突破千萬量級的光譜巡天項目。
圖1-1 巡天資料
2
資料集網站
LAMOST的每一期資料都有各自的網站，其網址為：dr6.lamost.org/，其實隻需要把數字6改成其他數字就可以進去其他資料集的網站了，即：drX.lamost.org，X=1,2,3,4,5。
網站裡一般都會有醒目的“FITS Download”，就是光譜資料下載下傳的地方。網站進去以後可能需要注冊，這裡以不需要注冊就能下載下傳光譜的DR4資料集為例。
圖2-1 LAMOST光譜資料網站
進入之後出現三個選項：
1.catalog(目錄)
2.fits(原光譜資料，fits格式)
3.png(處理好的光譜圖像，png格式)
圖2-2 LAMOST光譜資料目錄
點選進入fits，這才是我們需要的資料。
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讀取與處理流程
3.1 fitsread函數讀取檔案
itsread函數是MATLAB裡專門用于讀取FITS格式資料的。
熟悉天文攝影的朋友應該對這個格式十分熟悉，fits不隻是天文學研究中常用的檔案格式，更是天文攝影照片最常見的資料格式。
直接調用該函數，可以直接讀取主要資料數組中的資料。最終獲得一個很長很長的矩陣(5x3909矩陣)。
其中，第一行是強度(或者叫Flux，通量)，第三行是波長。
圖3-1 資料矩陣
3.2 畫出圖像
圖3-2 光譜圖
3.3 平滑濾波
首先，什麼是濾波？
濾波的是指濾掉不想要的成分，即為濾掉通常所說的噪聲，留下想要的部分，還原資料原本的模樣。以恒星光譜為例，我們想要恒星原本的光譜，但這其中會因為空間中存在很多光子的幹擾，使得光譜多了很多原本不屬于該恒星的特征，我們需要處理掉這些信号，還原最真實的狀态，提高信噪比。
而平滑濾波，顧名思義，就是讓資料變得“平滑”。空間域的平滑濾波我們一般采用平均法，就是求鄰近點的平均值來達到濾波的目的。
在MATLAB中，直接調用smooth函數即可。
結果如圖3-3，濾波之後特征更加明顯了。
圖3-3 平滑濾波後的光譜
3.4 傅裡葉濾波
了解傅裡葉濾波需要有一定的數學基礎，由于這裡不是專門說傅裡葉分析的文章，于是我不贅述，隻是大緻介紹一下。
傅裡葉濾波的原理是将資料經過傅裡葉變換後得到的頻譜，再按照要求去除低頻或高頻部分，該部分通常占比小，不是資料主體，而是由噪聲引起的，去掉這部分進而可達到濾波的效果。
平滑濾波後再進行傅裡葉濾波的對比如圖3-4所示。
圖3-4 傅裡葉濾波(橘)與平滑濾波(藍)
3.5 結果對比
最後，在調整了一些參數後的最終結果如圖3-5所示。
圖3-5 最終處理光譜
網站中與之對應的的png格式圖檔是這樣的：
圖3-6 K3恒星的光譜
這是一顆K型恒星光譜，粗略來看和我處理的還是差不多的，但畢竟我不是專業做天文光譜資料處理的，難免有很多不足之處，我做這些隻是為了學習這方面的知識。
擷取更詳細的恒星光譜知識見這篇文章：
附錄A
MATLAB讀取與處理的代碼
附錄B
Python讀取光譜資料的代碼
以後可能會分享利用Python處理光譜資料，這裡先做個鋪墊。
寫在最後
處理光譜資料的方法還有很多，這裡隻是一次學習與嘗試。
本人最近在學習數字信号處理方面的知識(主要就是為了處理光譜)，于是利用LAMOST資料學習了一下，希望有大佬可以批評指正，同時可以讓對天文感興趣的朋友試一試處理郭守敬望遠鏡的光譜。
謝謝！
撰稿：王寶
編輯：楊浩哲
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