自动光谱光度图像还原（ASPIRED）
摘要：公开的开源光谱数据降维软件套件提供了用于快速获取各种长短缝光谱观测科学产品的工具。自动光谱光度学降维（ASPIRED）是基于Python的光谱数据降维工具包。它旨在成为一个通用工具包，具有高度的灵活性，使用户可以根据仪器的特点优化和改进其数据降维流程。默认配置适用于低分辨率长短缝光谱仪，并提供快速浏览质量输出。然而，为了生成可重复、科学准备就绪的降维光谱数据，需要进行适度的一次性努力来修改配置。细调和额外的（预）处理可能需要扩展降维至具有更复杂设置的系统。重要的是要强调，虽然只有少数参数需要更新，但确保其正确性和适用性以推广到仪器上可能需要时间，这取决于仪器的稳定性等因素。我们将一些使用ASPIRED降维的示例光谱与使用基于iraf和STARLINK的流程处理的已发布数据进行比较，发现最终产品的质量没有损失。基于Python且无需iraf的ASPIRED可以显著减轻天文学家构建自己的数据降维工作流程的工作量，为数据降维自动化提供更简单的解决方案。这种准实时科学准备就绪数据的可用性将允许自适应观测策略，尤其在时域天文学中非常重要，但不限于此。
作者：Marco C. Lam, Robert J. Smith, Iair Arcavi, Iain A. Steele, Josh Veitch-Michaelis, and Lukasz Wyrzykowski
论文ID：2111.02127
分类：Instrumentation and Methods for Astrophysics
分类简称：astro-ph.IM
提交时间：2023-06-16