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Automated classification of variable stars for ASAS 1-2 data

机译:asas 1-2数据的变星的自动分类

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摘要

With the advent of surveys generating multi-epoch photometry and thediscovery of large numbers of variable stars, the classification of these starshas to be automatic. We have developed such a classification procedure forabout 1700 stars from the variable star catalogue of ASAS 1-2 (All SkyAutomated Survey, Pojmanski 2000) by selecting the periodic ones and byapplying an unsupervised Bayesian classifier using parameters obtained througha Fourier decomposition of the light curve. For irregular light curves we usedthe period and moments of the magnitude distribution for the classification. Inthe case of ASAS 1-2, 83% of variable objects are red giants. A generalrelation between the period and amplitude is found for a large fraction ofthose stars. The selection led to 302 periodic and 1429 semi-periodic starswhich are classified in 6 major groups: eclipsing binaries, "sinusoidalcurves", Cepheids, small amplitude red variables, SR and Mira stars. The typeclassification error level is estimated to be about 7%.
机译:随着产生多历程测光的调查的出现以及大量变星的发现,这些恒星的分类已成为自动的。我们通过选择周期性星团并通过使用通过光曲线的傅里叶分解获得的参数应用无监督贝叶斯分类器,从ASAS 1-2的可变星表(All SkyAutomated Survey,Pojmanski 2000)中开发了大约1700颗星的分类程序。对于不规则的光曲线,我们使用幅度分布的周期和矩进行分类。在ASAS 1-2的情况下,83%的可变物体是红色巨人。对于大部分这些恒星,发现了周期与振幅之间的一般关系。选择产生了302个周期性恒星和1429个半周期性星,它们被分为6个主要组:日食双星,“正弦曲线”,造父变星,小振幅红色变量,SR和Mira星。类型分类错误级别估计约为7%。

著录项

  • 作者

    Eyer, L.; Blake, C.;

  • 作者单位
  • 年度 2004
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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