Ich arbeite mit Daten aus Radioumfragen. Meine Bilder sind .fits-Dateien mit BUNIT Jy/beam. Ich möchte den Nettofluss aus einer kontinuierlichen Quelle (nicht Punktquelle) berechnen. Als ich einfach alle Intensitätswerte addiert und mit den Strahlparametern in Jy umgerechnet habe, meinte mein Professor, dass das nicht reicht. Er sagte: "Sie müssen das Rauschen berücksichtigen, indem Sie je nach Verteilung des Rauschens einen 3- oder 4-Sigma-Pegel nehmen." Die Verteilung des Rauschens (an anderen Stellen als der Quelle) ist nahezu gaußförmig, wie ich anhand eines Anpassbetrachters sehen kann.
Bedeutet er mit "3-Sigma-Pegel nehmen", dass ich eine Gaußsche an das Rauschen anpassen, Sigma finden und dann die Pixel mit Intensitätswerten größer als 3 * Sigma auswählen sollte? Wenn ich das mache, verliere ich natürlich viele Pixel. Wenn dies korrekt ist, sollte ich außerdem den Mittelwert der Intensität von "Rausch" -Pixeln von meiner Quellenintensität subtrahieren?
In der Kopfzeile wird ein RMS-Rauschen angegeben, mit dem Hinweis, dass es bei einigen Quellen stark variiert. Bezieht sich dieser RMS-Rauschwert irgendwie auf das Sigma, das ich zuvor berechnet habe?
Vielleicht zu spät, aber wahrscheinlich bezieht er sich darauf, nur Pixel mit einer Intensität von mehr als 3 * Sigma zu berücksichtigen. Wenn nicht, zählen Sie zufälliges Rauschen als Kontinuum. Natürlich werden Sie viele Pixel verlieren, aber diese Pixel enthalten überhaupt keine Informationen.
Der Professor könnte auch beabsichtigen, die Hintergrundbereichsflüsse für die Rauschsubtraktion zu subtrahieren. Berechnen Sie dann die Statistik für den subtrahierten Flusswert und den Fehler der Messung, sagen wir A +/- dA. Dann Anwenden der 3-Sigma-Kriterien, um zu bestimmen, ob an dem Ort eine Funkquelle erkannt wird, dh wenn A – 3·dA > 0, gibt es eine Quelle, andernfalls gibt es keine Quelle.
Wenn keine Quelle vorhanden ist, geben Sie stattdessen den Wert für die 3-Sigma-Obergrenze an, z. B. A + 3*dA.
Beachten Sie auch, dass regelmäßige Poisson- oder Gaußsche Statistiken für eine schwache Quelle keine guten Repräsentanten sind. Beim Röntgen verwenden wir Cash-Statistiken für Fälle mit geringer Anzahl. Ich denke, die gleichen Statistiken könnten für Funkbeobachtungen gelten.
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