ein Weg, um Spektren aus Zeitserien, aber auch in anderen Kontexten vergleichen zu können und auch für einige Analyse - und Messmethoden, ist es die Spektren zu normieren.
Das Kontinuum wird auf dem Lichtweg durch viele Einflüsse, wie interstellares Material, Erdatmosphäre, Optik, Sensor, Datenreduktion, ... verfälscht. Dies erschwert eine ausreichend gute Modellierung.
Um diesem Problem zu begegnen wird klassischerweise hierbei ein Pseudo-Kontinuum bei 1 gewählt. Eigentlich ganz einfach, da man einfach nur das Spektrum durch den eigenen Verlauf (~Kontinuum) dividieren muss. Zusätzlich stören hier nun aber auch noch die Spektrallinien, die auch eine Rekonstruktion des Verlaufes unmöglich machen können.
Daraus ergibt sich die Aufgabe, den Verlauf möglichst gut zu bestimmen, durch welches man das Spektrum dann dividieren kann.
Hier gibt es wieder einige Ansätze, wie das normieren per Auge und Hand - wo dann in den Bereichen, die man für Kontinuum hält Stützpunkte gesetzt werden. Diese Punkte können dann mit einer geeigneten Funktion (z.B. Spline-Funktion) gefittet werden, um das Kontinuum zu erhalten. Wenn ein Datensatz nun aus einigen hundert Echellespektren besteht, wo man pro Spektrum durchaus mehrere tausend Stützpunkte setzen muss, kann das langwierig und fehleranfällig werden.
Daher gibt es auch Ansätze, dies der Maschine zu überlassen. Gearbeitet wird hier oft auf statistischer Basis, da Modelle, besonders für große Datenmengen, auch nicht praktikabel sind.
Ein sehr einfacher Ansatz ist die Nutzung eines Median-Filters:
- Bildschirmfoto vom 2023-10-20 09-37-28.png (306.27 KiB) 3808 mal betrachtet
- Bildschirmfoto vom 2023-10-20 10-24-25.png (167.3 KiB) 3808 mal betrachtet
Um die Leistungsfähigkeit zu testen wurde ein auf 1 normiertes synthetisches Spektrum von Alpha Persei per Sinus und gaußschem Rauschen deformiert. Anschließend wurde das deformierte Spektrum mit dem Algorithmus normiert und die Abweichung zum Ausgangs-Spektrum gemessen. Dies erfolgte im Rahmen einer kleinen Monte-Carlo-Simulation mit verschiedenen Rausch-Leveln.