Robust, open-source removal of systematics in Kepler data
我们提出了ARC 2（天体物理鲁棒校正2），这是一个基于Python的开源系统校正管道，用于校正开普勒主要任务的长节奏光变曲线。ARC 2管道识别并纠正光变曲线中的任何孤立的不连续性，然后删除许多光变曲线共有的趋势。这些趋势是使用公开的共同趋势基本向量建模的，在一个（近似）贝叶斯框架内，具有“收缩”先验，以尽量减少过度拟合的风险和将任何额外的噪音注入校正的光变曲线，同时保持任何天体物理信号的完整性。我们表明，ARC 2管道的性能匹配的标准开普勒PDC-MAP数据产品，使用标准的噪声度量，并证明其能力，以保存天体物理信号，使用模拟恒星旋转和行星过境信号的注入测试。尽管它并不完全相同，但ARC 2管道因此可以用作PDC-MAP的开源替代方案，只要能够对系统性去除过程对其他类型信号的影响进行建模就很重要。
2017-06-09 astro-ph.EP astro-ph.IM astro-ph.SR
Finding flares in Kepler data using machine learning tools
长期光度测量的档案，如开普勒数据库，是研究耀斑的金矿。然而，识别它们是一项复杂的任务;虽然在单目标观测的情况下，可以很容易地通过目视检查手动完成，但对于数千个目标的长达数年的时间序列，这几乎是不可能的。虽然存在用于此任务的自动化方法，但用传统的拟合和分析方法难以（或不可能）克服若干问题。我们介绍了一种基于机器学习方法的识别和分析耀斑的代码，这些方法本质上擅长处理此类数据集。我们使用RANSAC（随机采样一致性）算法来建模光变曲线，因为即使在几个离群值（如耀斑）的情况下，它也能产生稳健的拟合。光变曲线被划分为搜索窗口，近似按照恒星自转周期的顺序。该搜索窗口在数据集上移动，并且使用投票系统将误报保持在最低限度：仅保留在几个窗口中被识别为耀斑的那些耀斑候选点。在TRAPPIST-1的K2观测值和KIC 1722506的长踏频数据上对代码进行了测试。检测到的耀斑事件和耀斑能量与早期人工检查的结果一致。
2018-06-01 astro-ph.IM astro-ph.SR
Apparent non-variable stars from the Kepler mission
本文利用开普勒卫星长曝光光变曲线，通过Lomb-Scargle周期图和假警报概率在三个频率范围内系统搜寻非变星，共发现14154颗满足标准的非变星，为定标和脉动模型检验提供样本。
2024-06-10 astro-ph.IM astro-ph.SR
A Periodogram of Every Kepler Target and a Common Artifact at ~80 Minutes
研究频域中的光度时间序列可以作为探测旋转调制、测量小行星地震模式、甚至探测短周期凌日行星的一种手段。据我们所知，没有NASA开普勒任务的功率谱的先前档案，因此我们在这里提出一个帮助社区寻找这种影响。使用DR 25 PDC长节奏开普勒测光，2，594，616个单独的周期图使用韦尔奇的方法与纳托尔窗口计算，其中我们提供了一个独特的周期图为每个季度（最多16）的每颗恒星（共196，791）。此外，我们规范化的周期图在高频端，并将它们合并到通道和四分之一平均功率谱，以跟踪常见的仪器模式发生在船上的望远镜，一个特别显着的功能，在约80分钟（约200 $μ$ Hz）观察。
2018-05-03 astro-ph.EP astro-ph.IM
Gaia Eclipsing Binary and Multiple Systems. A study of detectability and classification of eclipsing binaries with Gaia
在大规模天文测量的新时代，对大量数据进行自动分析和分类的方法是快速有效地产生可交付成果的基本工具。当我们进入盖亚时代时，这变得更加迫在眉睫。我们调查的潜在的可探测性的食双星与盖亚使用的数据集的所有开普勒食双星采样盖亚的节奏和折叠与开普勒周期。拟合方法的性能进行评估与比较，真正的开普勒数据参数和分类方案提出了潜在的可检测的源的光变曲线拟合的几何形状的基础上。多项式链（polyfit）和双高斯模型用于数据集的光曲线拟合。分类是结合t-SNE（t-分布随机邻居嵌入）和DBSCAN（基于密度的空间聚类的应用与噪声）算法进行的。我们发现，大约68%的开普勒双星源是潜在的可检测的盖亚折叠时，与开普勒周期，并提出了一个分类方案的基础上的形态类型指示的光变曲线的可检测的源，子类，反映拟合模型的属性（存在和可见性的日食，其宽度，深度等）。
2017-03-28 astro-ph.IM astro-ph.SR
Demystifying Kepler Data: A Primer for Systematic Artifact Mitigation
开普勒航天器自2009年5月2日开始运行以来，几乎连续不断地收集高光度精度和节奏的数据。开普勒望远镜主要用于探测行星凌日和来自类太阳恒星的星震信号，为许多研究领域提供了高质量的数据。然而，无条件的单孔径时间序列测光受系统结构的影响。这些系统学的例子是微分速度像差、航天器上的热梯度和指向变化。虽然对开普勒的主要科学产生了一些影响，但这些系统学可能严重阻碍其他天体物理领域的潜在突破性科学成果，特别是在超过10天的长时间尺度上。随着数据档案的增长，提供了许多年长度的$10^5$恒星的光变曲线，开普勒将只有在这些系统被理解和减轻的情况下才能实现其在恒星天体物理学方面的广泛潜力。开普勒存档、数据简化管道和开源数据分析软件的发射后开发已经发生，以消除或减少系统性工件。本文为开普勒数据档案的用户提供了一个概念性的入门，以理解和识别光变曲线中的系统性伪影及其去除方法。使用存档中的可用数据提供了伪影缓解的具体示例。通过这里定义的方法，开普勒社区将找到一个路线图，以最大限度地提高开普勒遗产档案的质量和就业。
2012-07-12 astro-ph.IM
150 New transiting planet candidates from Kepler Q1-Q6 data
我们已经在公开的开普勒长节奏数据中进行了广泛的搜索，从Q1到Q6季度。搜索方法包括数据的初始去趋势，应用趋势滤波算法，在三个频域中使用Box最小二乘拟合方法搜索过境信号，对潜在过境候选者进行目视检查，并对入围候选者进行深入分析。在本文中，我们提出了150个新的周期行星候选者和7个单凌日事件，其中72个是在多个系统。这些候选行星的周期从$\sim$ 0.17天到$\sim$ 440天不等。124颗候选行星的半径小于3 \rearth。我们恢复了Batalha等人（2012）KOI目录的82.5%。我们还报告了40个新发现的假阳性-看起来像凌日行星的系统，但可能是由于混合食双星。我们的搜索改善了短周期和小行星半径参数范围内的统计。
2012-11-27 astro-ph.EP astro-ph.IM astro-ph.SR
TESS Data for Asteroseismology (T'DA) Stellar Variability Classification Pipeline: Set-Up and Application to the Kepler Q9 Data
美国宇航局的凌日系外行星调查卫星（TESS）正在观测数千万颗恒星，时间跨度从$\sim$ 27天到大约1年的连续观测。这些大量的数据包含了丰富的信息，可用于变异性，系外行星和恒星天体物理学研究，但在充分利用之前需要一些处理步骤。为了有效地处理所有TESS数据，并将其提供给更广泛的科学界，TESS天文地震学数据工作组，作为TESS天文地震科学联盟的一部分，已经创建了一个自动化的开源处理管道，从短和长节奏的原始测光数据中产生经过系统学校正的光变曲线，并根据恒星变化类型对其进行分类。我们将把所有恒星的TESS星等降到15等。本文是详细介绍管道如何工作的系列文章中的下一篇。在这里，我们提出了我们的方法，TESS光度的自动变化分类使用的监督学习者，结合成一个元分类器的合奏。我们成功地验证了我们的方法，使用精心构造的标记样本开普勒Q9光变曲线与27.4天的时间跨度模仿单部门TESS观测，我们获得了94.9%的整体准确度。我们证明，我们的方法可以成功地分类我们的标记样本以外的恒星，通过将其应用到所有$\sim$ 167，000颗恒星在Q9的开普勒太空任务。
2021-07-13 astro-ph.IM astro-ph.SR
Density Based Outlier Scoring on Kepler Data
在当前大规模调查的时代，大数据对异常数据的发现过程提出了新的挑战。这样的数据可以指示系统误差、已知现象的极端（或罕见）形式，或者最有趣的是，表现出尚未观察到的行为的真正新颖的现象。在这项工作中，我们提出了一种离群值评分方法来识别和描述最有希望的不寻常来源，以促进此类异常数据的发现。我们开发了一种基于特征空间中k-近邻距离的数据挖掘方法，以有效地识别最异常的光变曲线。我们测试了这种方法的变化，包括使用特征空间的主成分，删除选择功能，选择k的影响，并对子集样本进行评分。我们评估了我们在已知对象类上的评分的概率，发现我们的评分始终对罕见（<1000）对象类的评分高于常见类。我们对开普勒主要任务的1至17季度的所有长节奏光变曲线进行了评分，并为大约20万个物体的所有280万光变曲线提供了离群值分数。
2020-09-15 astro-ph.IM
Kepler Bonus: Light Curves of Kepler Background Sources
本文利用 LFD 方法从 Kepler 目标像素文件中提取了 60 余万条光变曲线，其中 40 余万条为背景源新光变曲线，并展示了该数据集在去除假阳性污染和改善凌星深度估计方面的优势。
2023-10-26 astro-ph.EP astro-ph.IM astro-ph.SR
Astrophysically robust systematics removal using variational inference: application to the first month of Kepler data
像开普勒这样的天基凌日搜索任务正在收集大量的恒星光变曲线，其光度精度和时间覆盖范围都是前所未有的。然而，在充分开发这座科学金矿之前，必须清除数据中的工具性人工制品。我们提出了一种新的方法来纠正共模系统在大合奏非常高精度的光变曲线。它是基于贝叶斯线性基础模型，并使用收缩先验的鲁棒性，变分推理的速度，和基于经验模式分解的去噪步骤，以防止引入杂散噪声到校正的光变曲线。在证明了我们的方法在合成数据集上的性能后，我们将其应用于开普勒数据的第一个月。我们比较了结果，这是公开的，开普勒管道的预搜索数据调节的输出，并表明，这两个通常给出类似的结果，但使用我们的方法校正的光变曲线具有较低的散射，平均而言，在长时间和短时间尺度。最后，我们讨论了我们的方法的一些局限性，并概述了一些进一步发展的途径。我们的方法产生的趋势校正数据是公开的。
2013-08-16 astro-ph.IM
Kepler K2 Campaign 9: I. Candidate short-duration events from the first space-based survey for planetary microlensing
我们提出了第一个短期候选人微透镜事件从开普勒K2任务。从2016年4月下旬到7月上旬，K2的第9次战役在银河系隆起的3.7平方度区域获得了高时间节奏的观测。其主要目标是利用微透镜寻找自由浮动行星群的证据，并证明天基行星微透镜勘测的可行性。虽然开普勒K2远不是微透镜的最佳选择，但最近开发的MCPM光度管道使我们能够识别和建模微透镜事件。我们详细描述了我们的盲事件选择管道，并使用它来恢复22个短持续时间的事件，有效的时间尺度小于10天之前宣布的OGLE和KMTNet地面调查。我们还宣布了五个新的候选事件。其中之一是一个焦散性交叉双星事件，与一个束缚行星一致，并在同伴研究中建模。其他四个的持续时间非常短（有效时间尺度小于0.1天），这是地球质量的FFP种群的典型特征。虽然开普勒不是为拥挤场测光设计的，但K2C9数据集清楚地表明了对银河系凸起进行盲空基微透镜调查的可行性。
2021-07-06 astro-ph.EP astro-ph.GA astro-ph.IM
Precise time-series photometry for the Kepler-2.0 mission
最近批准的美国航天局K2任务有可能使开普勒在明亮和低质量恒星周围发现的短周期凌日行星的数量增加一个数量级，并彻底改变我们对疏散星团中恒星变异性的理解。然而，由于卫星的指向精度降低，数据处理更具挑战性，因为卫星只有两个起作用的反作用轮。我们提出了一种新的方法来提取精确的光变曲线从K2的数据，结合列表驱动，软边孔径测光与逐星校正的系统影响与漂移的滚转角的卫星约其bohydrate。的系统建模的同时，使用半参数高斯过程模型与恒星的内在变化。我们在2014年1月的一次工程测试中收集了一周的数据，对这种方法进行了测试，并进行了检查，以验证我们的方法不会改变固有的变化信号，并计算了精度作为长节奏（30分钟）和行星过境（2.5小时）时间尺度上的星等函数。在这两种情况下，我们达到的光度精度接近开普勒任务期间达到的精度，对于比12等暗的恒星，以及对于较亮的恒星，在百万分之40到80之间。这些结果证实了K2行星探测和表征、星震学和恒星变率研究的光明前景。最后，我们对光变曲线进行了基本的凌日搜索，发现了2个真正的凌日事件，7个分离的食双星和13个经典变星。
2014-12-19 astro-ph.IM
TESS in the Solar System
凌日系外行星勘测卫星（TESS）于2018年4月18日成功发射，将观测几乎整个天空，并将在约27天的活动中提供时间序列成像数据。TESS配备了4个摄像头;每个摄像头的视野为24 x24度。在主要任务的头两年，其中一台相机，相机#1，将观察以黄道纬度18度为中心的场。虽然黄道面本身在主要任务期间没有被覆盖，但主小行星带和柯伊伯带的特征尺度高度意味着大量的太阳系小天体将穿过这台相机的视野。通过比较TESS和Kepler/K2的预期信息量，我们可以计算出两种光学系统的累积集光率。这种比较导致大致相当的光学集光率，然而在TESS的情况下，净集光率明显更大，因为由30分钟节奏帧提供的所有成像数据都是下行链路的，而不是开普勒/K2的预选戳。此外，数据采集和光学设置的许多原则明显不同，包括混淆背景源的水平，全帧集成和节奏，相对于太阳视位置的视场质心，以及活动持续时间的差异。正如人们所期望的那样，TESS将产生时间序列测光，因此只对较亮的物体产生旋转特性，但在空间和相空间覆盖方面，这个样本将更加均匀和完整。在这里，我们回顾了开普勒/K2任务和TESS任务之间的主要相似之处和差异，重点是科学意义和与我们太阳系相关的可能产量。
2018-09-19 astro-ph.EP astro-ph.IM
Kepler Data Validation I -- Architecture, Diagnostic Tests, and Data Products for Vetting Transiting Planet Candidates
开普勒任务的目的是识别和描述开普勒视野中的凌日行星，并确定它们的出现率。重点是查明在其主星的宜居带内运行的地球大小的行星。科学数据的收集历时四年。在开普勒主要任务的至少一个观测季度中，获得了约200，000个独立恒星目标的长节奏数据，采样时间为29.4分钟。目标恒星的光变曲线在开普勒科学数据处理管道中提取，并搜索凌日行星的特征。在对超过传输检测阈值且满足传输一致性检查的目标进行传输搜索时，会生成一个阈值交叉事件。这些目标在管道的数据验证（DV）组件中受到进一步审查。过境行星候选者在DV中表征，并且在过境签名被建模和移除之后搜索光变曲线以寻找其他行星。对所有候选行星进行一套诊断测试，以帮助区分真正的过境行星和仪器或天体物理假阳性。每个目标和行星候选者生成数据产品，以记录和显示过境行星模型拟合和诊断测试结果。这些产品被出口到美国宇航局系外行星科学研究所的系外行星档案馆，并提供给社区。我们描述了DV架构和诊断测试，并提供了一个简短的概述的数据产品。凌日行星建模和在单个目标上搜索多个行星的方法在一份配套文件中进行了描述。Kepler Pipeline代码库的最终版本可通过GitHub向公众提供。开普勒管道也进行了修改，以支持将于2018年开始的TESS任务。
2018-04-24 astro-ph.EP astro-ph.IM
