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capivara: a spectral-based segmentation method for IFU data cubes
DOI:10.1093/mnras/staf688.png)
摘要
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我们介绍capivara,一个快速且可扩展的基于光谱的分割包,旨在研究星系不同结构组成部分中的天体物理性质。该光谱分割代码针对积分视场单元(IFU)数据,提供了星系结构的整体视图,超越了传统的径向梯度和核心-盘两分法。它能够实现各组成部分之间恒星年龄和金属丰度的详细比较,并通过根据主导光谱特征对光谱像素(spaxels)进行分组,自然地识别异常值。该算法利用Torch的可扩展性和GPU加速,输出一个带有掩膜的FITS文件,将每个像素分配到其对应的组别,并为每组生成相应的一维光谱,无需依赖Voronoi分组。我们使用MaNGA星系样本演示了该方法的能力,结合capivara分割与starlight光谱拟合代码,推导恒星群体和电离气体性质。该方法有效识别了连续谱和发射线中具有相似光谱特性的区域。通过聚合这些区域的光谱,我们在增强分析信噪比的同时,保留了各组内的光谱一致性。capivara以MIT许可证发布,可在(sic)获取。
Keyword:
methods: data analysis
galaxies: evolution
galaxies: structure
期刊
IF:
4.8
论文数:
7.1W
被引数:
25.0W
机构
引用论文
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