【摘 要】
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单脉冲搜索作为脉冲星搜寻的有力工具,在探测旋转射电暂现源以及快速射电暴中扮演着重要角色。然而,开展单脉冲搜索实验面临最大的挑战是由射频干扰或噪声引起的海量虚假候选体的产生。尤其是对于FAST这种规模的观测数据,更是会产生数以亿计的候选体。这就要求单脉冲候选体识别方法足够快速且有效,否则会延误科学目标的发现。基于此,我们评估了四种单脉冲候选体识别方法应用到CRAFTS超宽带数据的性能表现,探索如何开
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单脉冲搜索作为脉冲星搜寻的有力工具,在探测旋转射电暂现源以及快速射电暴中扮演着重要角色。然而,开展单脉冲搜索实验面临最大的挑战是由射频干扰或噪声引起的海量虚假候选体的产生。尤其是对于FAST这种规模的观测数据,更是会产生数以亿计的候选体。这就要求单脉冲候选体识别方法足够快速且有效,否则会延误科学目标的发现。基于此,我们评估了四种单脉冲候选体识别方法应用到CRAFTS超宽带数据的性能表现,探索如何开展高效单脉冲候选体识别。首先,构建一个基准数据集。然后,评估了四种单脉冲候选体识别方法应用到基准数据集的性能表现。最后,对比分析了四种识别方法中具有最高F1-score的筛选策略或机器学习分类器的性能数据,结果表明SPEGID取得了最好的性能表现（高召回率、低假阳性率）。通过对错误分类的候选体分析表明,强烈模仿脉冲星的干扰（RFI1,RFI2,RFI3）造成多种识别方法产生大量的虚假候选体。此外,对比分析了四种识别方法筛选单脉冲候选体的速度,结果表明SPS具有最快的筛选速度。根据分析结果,我们对未来开展高效单脉冲候选体识别提出一套可行的策略,为未来开发基于FAST数据的单脉冲候选体识别方法指明了方向。针对RRATtrap在CRAFTS超宽带数据脉冲星候选体高假阳性率问题,提出利用三个特征区分脉冲星信号与射频干扰的方法,通过限制三个特征的阈值范围,在一定程度上降低了单脉冲候选体高假阳性率的问题。
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