一种提高 RXTE PCA 能谱质量的经验方法

我们将数百个{\it RXTE} PCA 观测到的蟹状星云能谱分别拟合为一个简单的幂律模型；复合能谱中的总计数$>10^9$。随后，我们利用残差能谱推导出了一个名为{\tt pcacorr}的校准工具，并将其应用于 GX~339--4、H1743--322 和 XTE J1550--564 的大样本能谱。应用该工具提高了所有拟合的质量，对于计数$\gtrsim10^7$的能谱，改进尤为显著。五个 PCA 探测器各自的蟹状星云残差能谱略有不同，但在整个任务期间相对稳定。我们建议对计数$\gtrsim10^6$的能谱常规应用{\tt pcacorr}，并包含 0.1\%的系统误差，而非习惯上使用的 0.5--1\%。我们预计，应用该工具将使 PCA 对微弱能谱特征的灵敏度提高高达一个数量级。