noise_sigma — ASTROSTACK quality op

• 資料種類:image2d → measurement

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.noise_sigma(image, method='mad', kappa=3.0, iters=5)(要直接呼叫實作,import astrostack; astrostack.noise_sigma(image, method='mad', kappa=3.0, iters=5);從台帳取用則 opsastrostack.get("noise_sigma"))

用法

穩健估計背景雜訊 sigma(一個不被恆星汙染的實數)。

*method* "mad" 為中位數絕對偏差的 1.4826 倍(在常態分布時與標準差一致的常數)。"clip" 是對稱的 κ-σ 裁剪重複 iters 次。星只是上側的離群值，所以用原始的 std 時星越亮「雜訊」就越大 —— 在 128x128 中有 40 顆星(通量 3e3〜4e4 e-)、真實背景 σ 為 sqrt(100 + 36) = 11.662 的幀上實測：原始 np.std 為 175.43(真值的 15.0 倍)，method="mad" 為 13.804(+18.4 %)，method="clip" 為 12.349(+5.9 %)。MAD 只有在星稀疏時才能準到 1 %，在擁擠的視野中星的翼部會影響背景 —— 若要求到那種程度，請選 "clip"。差一個數量級的只有 std，這正是要點。

把 sqrt(N) 律畫成圖時，圖上標註的數值全都是本 op 的回傳值。

Returns float(與 *image* 相同單位)。

Raises ValueError：不是 2-D / 含非有限值 / *method* 不在 NOISE_METHODS 中時。

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• astro_stacking — py -3.11 examples/astro_stacking.py

• poc_colocalization_crosstalk — py -3.11 examples/poc_colocalization_crosstalk.py

• poc_search_sweep_width — py -3.11 examples/poc_search_sweep_width.py

• poc_star_astrometry — py -3.11 examples/poc_star_astrometry.py

• poc_thermal_radiometry — py -3.11 examples/poc_thermal_radiometry.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 measurement 作為輸入)

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同類別(quality)

frame_quality · lucky_select

*Provenance: astrostack.py — ASTROSTACK 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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