随着天文大数据不断积累, 我国大天区多目标光纤光谱望远镜LAMOST已完成6年的大规模巡天观测, 获得DR5数据集已达到900多万条光谱, 其中含有观测比例较低的早型恒星光谱, 具备重要的研究价值。 利用准确的恒星分类模板库可提升恒星的分类精度与可靠性, 由于LAMOST第一年的巡天光谱中并没有完整覆盖B型恒星包含的所有子类型, 造成后续观测数据分类的子类型范围受限。 依据LAMOST已发布DR5数据中B型恒星光谱为研究对象, 选取ELODIE发布的B型恒星实测光谱模板库来检测LAMOST在用的分类光谱。 首先完成ELODIE发布37条B型光谱模板的相关性分析, 去掉相关性弱的三条光谱后, 筛选出ELODIE 34条B型恒星实测模板作为中心, 通过计算LAMOST DR5发布的绝大多数被标记为B6型（7 662条）和B9型（3 969条）实测光谱的马氏距离, 经有监督聚类LAMOST早型恒星光谱数据, 标记13个子类型在涵盖B2—B9子类的34条ELODIE光谱模板中的分布。 经线性分析判别每条谱线子类型的类内距离, 确保波长覆盖范围和分辨率与LAMOST数据完全一致, 去掉距离数值偏差较大的数据, 计算相应子类的平均谱线, 得到LAMOST源于DR5观测数据早型B型恒星的13条子类型光谱分类模板, 为后期完善模板提供较好的参考性。

M矮星是银河系中最普遍的恒星, 它们的运动状况能提供银河系演化的线索, 视向速度(RV)是反映M矮星运动状况的重要参数之一。 我国的大科学工程LAMOST巡天项目已经获得了数十万M型星光谱, 测量这些恒星的视向速度需要自动、 高效的程序。 计算M矮星视向速度的一般方法是将观测光谱与模板光谱进行交叉相关得出。 然而在实际处理过程中, 由于本质上的不同或者噪声的影响, 一些观测光谱和模板光谱错误匹配, 从而使得这些光谱的视向速度测量产生偏差。 为了减少噪声等因素的影响, 对于信噪比较高、 但局部有较强噪声的光谱, 采用统计与经验特征相结合的方法选取光谱中的有效特征段、 避开噪声污染的波段计算M型星的视向速度。 利用该方法对LAMOST DR3 M型星星表中的部分实测光谱测量了视向速度, 将之与APOGEE星表中的对应视向速度进行了对比。 结果表明该方法有效地减少了局部噪声对视向速度的影响, 提高了视向速度测量的准确率。

提出一套对海量光谱中类星体的红移测的方法。 类星体具有本身的宽发射线的特征， 而以往光谱处理方法中， 对于宽的发射线的识别存在不足之处。 由于类星体的红移一般比较大， 谱线移动的范围比较大， 不易进行判定。 所以本文针对类星体最重要的特征， 利用低频点集方法， 提取光谱中宽的发射线并与已知线表进行匹配， 来获得类星体的红移并能够对类星体进行初步的识别。 为提高谱线识别可靠性， 文章还提出一种估计局部噪声的方法。 该文的方法不依赖与光谱的流量定标， 可以应用于无流量定标时的光谱， 例如正在调试阶段的LAMOST光谱数据。