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ZAP(苏黎世大气清除)是一种高精度天空减法工具。

项目描述

ZAP(苏黎世大气清除)

厌倦了天空减法残留物?用ZAP处理它们!

ZAP是一个高精度天空减法工具,可以用作完整的天空减法解决方案,也可以作为之前天空减法MUSE数据的增强。该方法使用PCA来隔离残留天空减法特征,并从观测数据立方体中去除它们。未来的发展将包括对各种仪器的修改。

可以简单地使用pip安装ZAP的最新稳定版本

pip install zap

或将其安装到用户路径中

pip install --user zap

引用

描述原始方法的论文可以在这里找到: http://adsabs.harvard.edu/abs/2016MNRAS.458.3210S

请引用ZAP为

\bibitem[Soto et al.(2016)]{2016MNRAS.458.3210S} Soto, K.~T., Lilly, S.~J., Bacon, R., Richard, J., \& Conseil, S.\ 2016, \mnras, 458, 3210

2.1 (2019-07-03)

  • Zap 现在需要 Python 3.5 或更高版本,以及 Astropy 2.0 或更高版本。

  • 与 NFM-AO 模式的兼容性。

  • 在连续滤光器的“median”和“fit”方法中忽略缺口滤波器区域(cftype)。

  • 将默认的连续滤光器方法(cftype)更改为“median”,并删除“weight”方法。之前默认的方法(“weight”)在处理光谱边缘和 AO 模式的缺口滤波器边缘时存在问题,还可能在红光波长中引入凸起。

  • nevals 添加命令行参数。

  • 由于与先前版本的 SVD 收敛问题,需要 Scipy 0.18.1 或更高版本。

  • 添加一个函数来屏蔽立方体的边缘(zap.mask_nan_edges):立方体边缘的像素在其光谱中可能有大量 NaN 值,因此 ZAP 在这些像素上不进行天空扣除,留下高残留值。

2.0 (2017-09-08)

  • 与 WFM-AO 模式的兼容性。

  • 使用 Scikit-learn 的 PCA 实现,而不是自定义实现。这解决了 zap 引入的空间变化问题。此外,它比之前的实现快得多。然而,缺点是现在无法再保存 SVD 文件。

  • 默认只使用一个 天空段,这意味着立方体不再按波长轴分割。最初 zap 使用 11 个段,目的是拥有具有较小特征值个数的连续天空发射线组。它还允许并行计算。但是,段也是连续振荡的原因,并使每个段特征值个数的选择变得非常困难和敏感。只有一个段时,天空扣除的性能要好得多,这得益于整个波长范围内天空线的更高相关性。

    因此,只使用一个段可以大大降低使用新 PCA 杀死发射线的风险。如果需要,仍然可以修改段。

    from zap.zap import SKYSEG
    SKYSEG[:] = [0, 5400, ..., 10000]
  • 新增了一种具有多项式拟合的连续滤光器类型(cftype='fit')。不过,使用时要小心,因为拟合在光谱的红光部分很容易失控。

  • 将默认的中值滤波器宽度更改为 300,用于 medianweight 连续滤光器。之前使用的值,100 和 50,太小了,这解释了光谱红光部分背景的振荡。

  • 新增参数(ncpu)来设置使用的 CPU 数量。

  • 删除将 SVD 结果保存为 FITS 文件的可能性。这是由于 PCA 实现的变化。仍然可以将 SVDoutput 计算的 SVD 传递给 process,直接将内存对象传递而不保存到磁盘。

  • 速度改进,主要归功于新的 PCA 实现。

  • 新增参数来保存解释方差曲线。

1.0 (2016-04-02)

首次公开发布。这是 2016MNRAS.458.3210S 论文中描述的版本。

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源分布

zap-2.1.tar.gz (24.7 kB 查看散列值

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构建分布

zap-2.1-py3-none-any.whl (19.4 kB 查看哈希值)

上传时间: Python 3

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