Point-spread Function Ramifications and Deconvolution of a Signal Dependent Blur Kernel Due to Interpixel Capacitive Coupling
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
Interpixel capacitance (IPC) is a deterministic electronic coupling that results in a portion of the collected signal incident on one pixel of a hybridized detector array being measured in adjacent pixels. Data collected by light sensitive HgCdTe arrays which exhibit this coupling typically goes uncorrected or is corrected by treating the coupling as a fixed point spread function. Evidence suggests that this IPC coupling is not uniform across different signal and background levels. This variation invalidates assumptions that are key in decoupling techniques such as Wiener Filtering or application of the Lucy- Richardson algorithm. Additionally, the variable IPC results in the point spread function (PSF) depending upon a star's signal level relative to the background level, amond other parameters. With an IPC ranging from 0.68% to 1.45% over the full well depth of a sensor, as is a reasonable range for the H2RG arrays, the FWHM of the JWSTs NIRCam 405N band is degraded from 2.080 pix (0".132) as expected from the diffraction patter to 2.186 pix (0".142) when the star is just breaching the sensitivity limit of the system. For example, when attempting to use a fixed PSF fitting (e.g. assuming the PSF observed from a bright star in the field) to untangle two sources with a flux ratio of 4:1 and a center to center distance of 3 pixels, flux estimation can be off by upwards of 1.5% with a separation error of 50 millipixels. To deal with this issue an iterative non-stationary method for deconvolution is here proposed, implemented, and evaluated that can account for the signal dependent nature of IPC.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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