7、天文学中的视星等:概念、测量与应用

天文学中的视星等:概念、测量与应用

在天文学领域,视星等是一个至关重要的概念,它帮助我们衡量天体在我们眼中的明亮程度。下面将深入探讨视星等的相关知识。

视星等的基本定义与术语

视星等是衡量天体在人眼中看起来有多亮的指标。为了使这个测量对不同地点和时间的观测者都有用,需要一个更严格且可转移的标准。这就涉及到一系列相关术语:
- 仰角(Elevation) :几何地平线(由水平仪指示)与恒星或其他天体方向之间的角度。
- 消光(Extinction) :星光从恒星传播到观测者的过程中,被传播介质减弱的程度,通常用星等表示。
- 不透明度(Opacity) :光(或其他光学辐射)通过特定物质时被阻挡的程度,范围从完全透明的 0 到完全不透明的无穷大。
- 正色性(Orthochromatic) :指早期摄影中广泛使用的一种摄影乳剂,对蓝光和绿光非常敏感,但对红光不敏感。
- 光度测量(Photometry) :根据给定的光谱发光效率函数(人眼)评估与光(可见光学辐射)相关的量的测量,在天文学中用于测量天体的亮度。
- 光球层(Photosphere) :恒星大气中几乎所有热量和光辐射出来的层,看起来几乎像一个固体表面,常被通俗地称为“恒星表面”。
- 透射率(Transmissivity) :输入能量通过衰减装置或层的比例,范围从完全透明介质的 1 到完全不透明的 0。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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