High-Contrast Imaging Performance of a Tunable Filter for Space-based Applications I: Laboratory Performance
Notice bibliographique
Résumé
The scanning capability of a tunable filter represents an attractive option for performing high-contrast imaging through spectral differential imaging (SDI), a speckle-suppression technique widely used by current ground-based high-contrast imaging instruments. The performance of such a tunable filter is illustrated through the Tunable Filter Imager (TFI), which used to be part of the science instrument complement of the James Webb Space Telescope ( JWST ). The TFI features a low-order Fabry-Perot etalon that enables imaging spectroscopy at an average resolving power of 100. Also included is a high-contrast imaging mode featuring a Lyot coronagraph aided by spectral differential imaging (SDI). Using a TFI prototype etalon, we demonstrate the calibration technique to be used in the parallelization of the etalons reflective plates and then evaluate the etalon's ability to perform speckle suppression through SDI. The improvement in contrast ranges from a factor of ∼10 at working angles greater than 11λ/ D , increasing up to a factor of ∼60 at 5λ/ D . These results are consistent with a Fresnel optical propagation model, which we use to show that the contrast improvement is limited by the test bed, and not the etalon. Our results demonstrate that a tunable filter such as the JWST TFI is an attractive solution for performing speckle suppression in space through multiwavelength imaging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».