The data processing pipeline for the Herschel/SPIRE imaging Fourier Transform Spectrometer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We present the data processing pipeline to generate calibrated data products from the Spectral and Photometric Imaging Receiver (SPIRE) imaging Fourier Transform Spectrometer. The pipeline processes telemetry from SPIRE point source, jiggle- and raster-map observations, producing calibrated spectra in low-, medium-, high-, and mixed low- and highresolution modes. The spectrometer pipeline shares some elements with the SPIRE photometer pipeline, including the conversion of telemetry packets into data timelines and the calculation of bolometer voltages from the raw telemetry. We present the following fundamental processing steps unique to the spectrometer: temporal and spatial interpolation of the stage mechanism and detector data to create interferograms; apodization; Fourier transform, and creation of a hyperspectral data cube. We also describe the corrections for various instrumental effects including first- and secondlevel glitch identification and removal, correction of the effects due to the Herschel primary mirror and the spectrometer calibrator, interferogram baseline correction, channel fringe correction, temporal and spatial phase correction, non-linear response of the bolometers, variation of instrument performance across the focal plane arrays, and variation of spectral efficiency. Astronomical calibration is based on combinations of observations of standard astronomical sources and regions of space known to contain minimal emission.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle