专家可能会连续遇到不同类别的光谱,因此不得不频繁地切换认知焦点,导致完成分类所需的时间和认知资源大大增加。另一方面,在检查单条光谱时,专家需要根据光谱的整体形状识别相关谱线。
这也是实现精准光谱分析的难点。
为了解决这些挑战、进一步提升光谱分类的效率,我们提出可视分析系统SpectrumVA。我们将检查看作以红移和谱线为参数的视觉参数空间分析过程。
专家一方面可以在光谱中刷选几个显著的特征,系统会自动识别其中的谱线和对应的红移。另一方面,系统展示不同红移下所有谱线的整体重要性。整体重要性较高的红移可能对应真实红移。
推广界面(图4)由选择界面更新得到,它们的区别主要在于界面的关注点由要检查的光谱切换为之前已检查光谱的相似光谱。因此,位于选择界面右侧、用于选择红移和谱线的视图被替换为相似光谱视图。
近年来,跨学科研究引起越来越多的关注。教育部积极推进“新工科”建设,2022年也被北京大学列为数字与人文年,鼓励开展工科、理科、文科之间的合作。