基于集合经验模态分解的类星体光变周期及其混沌特性分析.pdf

物理 学报 ActaPhys．Sin．Vo1．63，No．4(2014) 049701 基于集合经验模态分解的类星体光变周期 及其混沌特性分析冰 唐洁十 (陕西理工学院物理与电信工程学院，汉中 723001) (2013年9月7日收到；2013年1O月25日收到修改稿) 基于密歇根大学射 电天文台数据库中从 1965年到2012年收集的类星体3C345，3C273和3C279在射 电8．0GHz的光变数据，利用集合经验模态分解方法将这些类星体的光变资料分解为周期项、趋势项和高频 项，并对分解后的高频项计算其饱和关联维数、最大Lyapunov指数和Kolmogorov熵，判断是否具有混沌性． 结果表 明，这些类星体的光变不仅具有周期性，也具有明显的混沌特性，表明类星体光变应为产生周期性运动 的物理机制和产生混沌现象的非线性机制的综合结果． 关键词：类星体，光变周期，集合经验模态分解，混沌 PACS：97．30．Jm，98．54．Cm，95．75．Pq，05．45．一a DOI：10．7498／aps．63．049701 的本质，利用近年发展起来的混沌理论可以揭示貌 1 引 言 似随机的现象背后可能隐藏的简单规律，从而探讨 类星体中可能存在的非线性机制导致的光变现象． 自从1963年类似恒星状的类星体被发现以来， 针对传统的时频分析方法在处理非线性非 具有小尺度、大红移、高光度等特殊物理性质的类 平稳信号的分析能力不足，Huang等Is】在1998年 星体越来越受到人们的重视．研究表 明，一些类星 提出了一种崭新的经验模态分解方法fempirical 体的光变具有周期性 [1--6】，并认为类星体光变资料 modedecomposition，EMD)．但EMD方法在处理 由多种周期成分和随机成分叠加而成．以往的研 实际问题过程中依然存在模态混叠现象．在EMD 究通常将多年的光变资料先假设其满足平稳性、随 方法的基础上进行了改进的集合经验模态分解 机性和线性条件，以傅里叶变换理论作为观测资料 (ensembleempiricalmodedecomposition，EEMD) 处理的基础，使用一些传统的周期分析方法，如周 方法能避免这种现象 [9]．EEMD方法能将复杂信 期图谱分析方法、最大熵谱分析方法、高阶谱分析 方法等提取资料中隐含的周期成分 s【，71．如果将光 号分解成有限个从高频到低频的本征模态函数fin— 变资料视为一个时间序列，并认为时间序列由趋势 trinsicmodefunction，IMF)和一个趋势项，对于 项、周期项和随机项简单地叠加而成，那么传统的 低频的IMF分量的瞬时频率波动幅度变化较小， 周期分析方法在周期分析前把随机项当作噪声过 总体上基本保持稳定，具有较 固定的周期，将这些 滤掉，仅分析光变资料 中的周期项的性质，忽略了 IMF分量视为周期项，高频的IMF分量振荡较剧 趋势项和随机项的特性．类星体的光变资料不仅具 烈，可能为随机噪声或具有确定性的混沌信号． 有