Hallo Allerseits!
Für unser Yellow Hypergaints Projekt haben wir in MIDAS eine Datenreduktions- und Analyse Pipeline geschrieben. Teile davon könnten auch für andere interessant sein.
Daher möchte ich hier autogauss vorstellen.
Es werden Daten zu den folgenden Größen erhoben:
-Linienposition im Wellenlängen - und Geschwindigkeitsraum,
-Linientiefe
-FWHM
-Equivalentbreite.
Diese Routine ist angepasst auf einige Probleme, die sich speziell bei den YHGs ergeben. So ist es z.B. möglich den Integrationsbereich zur rv Messung per Gaußfit zu variieren, um mögliche Deformationen der Linienflügel in der Messung auszuschließen. Die FWHM wird über den mathematischen Ansatz der Vermessung des Abstandes von blauer zu roter Seite der Linie auf halber Höhe erhoben. Somit muss auch hier keine gaußförmige Linie vorhanden sein.
Wir haben zu jeder Größe auch eine Fehlerabschätzung implementiert. Diese sind bis auf die Betrachtung für die EW von uns entwickelt. Wir haben die Güte der Fehlerbetrachtungen per Monte Carlo Simulation getestet.
Dazu aus der Dokumentation:
Um die Leistungsfähigkeit und Vorhersagegenauigkeit der Fehlerbetrachtungen von autogauss zu testen haben wir eine Monte Carlo Simulation durchgeführt. Dazu wurden insgsamt 15.000 künstliche Spektren vermessen. Wir haben drei verschiedene Dispersionen mit 0.1 Angström/Pixel, 0.2 Angström/Pixel und 0.4 Angström/Pixel angenommen. Die Absorptionslinie wurde mittels einer Gaußfunktion erschaffen und mit einer Equivalentbreite von 0.2 Angström definiert. Das Kontinuum haben wir grob auf rel. Flux = 1 normiert mit einer Tendenz zu rel. Flux = 0.98. Die Spektren sind mit Rauschlevlen von SNR 50, SNR 75, SNR 100, SNR 150 und SNR 200 versehen worden. Es handelt sich hierbei um gaußsches Rauschen, welches für jedes Spektrum über einen Zufallsgenerator alterniert wurde.
Wir haben für jede getestete Dispersion und jedes Rauschlevel zehn Iterationen mit 100 Spektren erzeugt. Der Mittelwert aus den Standardabweichungen der Messungen der zehn Iterationen wird von uns als Fehlerabschätzung für die jeweilige Messung bei gegebener Datenqualität angenommen. Den Fehler der Monte Carlo Simulation schätzen wir über die Standardverteilung der zehn gefundenen Standardverteilungen zu den Messungen ab.
Die Messung der Linienposition wird hier nicht betrachtet, da dies schon in autrecal geschehen ist.
Dateianhang:
lines.jpg [ 124.51 KiB | 4674 mal betrachtet ]
Die Daten für die Halbwertsbreite und Equivalentbreite stimmen innerhalb der Streuung gut überein. Bei der Linientiefe überschätzen wir den Fehler im low SNR Bereich ein wenig. Im high SNR Bereich wird der Fehler hingegen leicht unterschätzt.
Dateianhang:
linientiefe.jpg [ 106.84 KiB | 4674 mal betrachtet ]
Dateianhang:
fwhm.jpg [ 107.41 KiB | 4674 mal betrachtet ]
Dateianhang:
ew.jpg [ 111.18 KiB | 4674 mal betrachtet ]
Die Routine ist sowohl in der eigentlichen Datei, wie auch so dokumentiert. Die Dokumentation wurde vornehmlich für uns selbst geschrieben und ist auch noch nicht abgeschlossen.
Es werden einige spezielle Headereinträge vorrausgesetzt:
CAL_ERR
Hinter diesem Eintrag verbirgt sich die Unsicherheit des Fits an die Linien des Kalibrationslampenspektrums in Angström, welches zur Kalibration des Sternspektrums herangezogen wird.
WAVERROR
Wellenlängenfehler in Angström. Dieser wird von uns in der von uns geschriebenen Pipeline im Skript autrecal anhand der tellurischen Linien ermittelt.
Es ist erforderlich, dass entweder der Eintrag CAL_ERR oder WAVERROR vorhanden ist. Für stabile Spektrografen reicht der Eintrag CAL_ERR aus. Daten welche mit temperatur – oder verbiegungsinstabilen Geräten aufgenommen wurden, sollten zuerst mithilfe von autrecal oder anderer Software, welche den Eintrag WAVERROR erzeugt, anhand geeigneter Linien rekalibriert werden.
MJD
Mittleres modifiziertes Julianisches Datum.
VHEL
Korrekturwert um die Radialgeschwindigkeit auf das System der Sonne zu beziehen.
SNR
Signal - zu Rauschverhältnis
Hier könnte auch leicht eine Übersetzung aus anderen Header Standards (Orignal FITS ihttps://fits.gsfc.nasa.gov/fits_standard.html, BESS, usw.) implementiert werden.
Hier eine Beschreibung der Syntax und Parameter:
(==>)(==>) autogauss [out_tfts_name] [rest_wavelength] [systemic_object_rv]
[emission_or_absorption] [line_search_range] [integration_area]
[fwhm_factor] [buffer]
out_tfts_name = Name der Fits-Tabelle, welche zum Schluss ausgegeben wird. Die
Endung «.tfts» wird automatisch angehängt und soll nicht eingegeben
werden.
rest_wavelength = Ruhewellenlängenposition der zu untersucenden Linie in Angström.
systemic_object_rv = Radialgeschwindigkeit des Objektes in Km/s.
emission_or_absorption = Handelt es sich bei der zu untersuchenden Linie um Eission oder
Absorption? Emission = «emi»; Absorption = «abs».
Voreingestellt auf «abs».
line_search_range = Eingabe des Wellenlängenbereichs in Angström in dem, nach
Schätzung der Linienposition durch das Vorhersagemodell, gesucht
werden soll. Der Bereich ist zentriert auf die Linienposition.
Voreingestellt auf 5 Angström.
integration_area= Hier kann optional der Integrationsbereich in Angström für die Messung
von EW eingegeben werden. Dieser ist durch
Startwert und Endwert zu setzen. Der dritte Parameter beschreibt
den Integrationsbereich, welcher zur Bestimmung des Kontinuums
genutzt wird. Es ist ein Wert in Angström einzugeben, welcher als Inte-
grationsbereich auf den Start - und Endwert zentriert wird.
Ohne Eingabe müssen diese Parameter im Laufe des Skripts grafisch
bestimmt werden.
fwhm_factor = Dieser Faktor, welcher auf die FWHM der zu vermessenden Linie
angewandt wird, dient dazu Integrationsbereich für den Gaußfit fest-
zulegen. Der Gaußfit dient der Linienpositionsbestimmung.
Integrationsbereich:
Start = ({gaus_pos} - ({fwhm_factor} * {loop_fwhm}))
End = ({gaus_pos} + ({fwhm_factor} * {loop_fwhm}))
Der Faktor ist voreingestellt auf 0.6.
buffer = Wellenlängenpuffer von der Position der zu untersuchenden Linie zum
Start und Ende des Spektrums. Wird dieser in einem Spektrum unter-
schritten, so wird dieses Spektrum aussortiert.
Voreingestellt auf 3 Angström.
Datenausgabe
Diese erfolgt im tfts Format. Es werden zwei Tabellen ausgegeben. Eine mit den erhobenen Messungen und eine zweite mit Daten über die genutzen Parameter zur Erhebung. Die Bennung der Daten-Tabelle erfolgt im ersten Parameter beim Aufrufen des Skriptes. Die Tabelle ist gegliedert in Modifiziertes Julianisches Datum, Linienposition [Å], systemisch und heliozentrisch korrigierte Radialgeschwindigkeit, Radialgeschwindigkeitsfehler, Linien – Min/Max, Fehler von Linien – Min/Max, FWHM, Fehler der FWHM, EW, Fehler der EW.
Die Datenerhebungsparameter – Tabelle wird mit der Bezeichung Name_mea_params ausgegeben.
(==>)(==>) autogauss FeI_6412 6411.6481 -47 abs 4 6408,6413,1 0.8 2
Nutzt FeI_6412 als Bezeichnung für die Ausgabetabelle. Die Ruhewellenlänge ist mit 6411.6481 angegeben. Die systemische rv ist mit -47 km/s bestimmt. Es soll eine Absorptionslinie vermessen werden. Gesucht wird nach der Absorption ±2 Angström um die ermittelte Position aus dem Vorhersagemodell. Zur Bestimmung der EW wird im Bereich von 6408 bis 6413 Angström integriert. Die Bestimmung des Kontinuums erfolgt ±0.5 Angström um die Position 6408 Angström und 6413 Angström. Es wird ein FWHM Faktor von 0.8 genutzt, um einen Gaußfit anzusetzen. Der Puffer, welcher bestimmt, wie weit bis an den Rand des Spektrum gemessen werden darf ist auf 2 Angström gestellt.
Bisher konnten wir das Skript an unseren Daten mit eine Dispersion von 0.07 bis 0.205 Angström/ Pixel bei Auflösungen von R 8.000 bis R 38.000 testen und nutzen. Es wäre natürlich interessant, wie die Leistungsfähigkeit bei niedriger Aufgelösten Daten ist.
Meldungen zur Kritik, Anregungen oder bei Problemen sind willkommen;)
Skript (auch autrecal zur Wellenlängenrekalibration) und Beschreibung sind Angehängt.
Viele Grüße
Christoph
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