基于 NMF 的 GPU 加速日冕观测数据处理流水线
天体物理仪器与方法
2023-10-10 v1 地球与行星天体物理
摘要
我们提出了一种基于广义非负矩阵分解(NMF)的数据归约流水线，用于星周盘与系外行星探测。通过使用一种自适应的预处理流程，对不当数据施加算法掩膜与校正，我们能够轻松地将计算密集型的 NMF 算法卸载至图形处理单元(GPU)，显著提升计算效率。相较于其他后处理方法，NMF 已被证明能更好地保留盘结构特征，并在档案数据分析中展现出改进。该流水线的自适应预处理流程可自动对齐原始数据并施加图像校正，被证明能显著改善色散晕抑制。利用 HST-STIS 与 JWST-MIRI 日冕观测数据集，我们展示了使用 GPU 执行 NMF 相较 CPU 实现了五倍的实时计算效率提升。此外，我们展示了更多 NMF 分量带来的 SNR 与对比度改善效用，这 necessitates 采用计算更高效的数据归约方法。
引用
@article{arxiv.2309.04623,
title = {NMF-based GPU accelerated coronagraphy pipeline},
author = {Sai Krishanth P. M. and Ewan S. Douglas and Justin Hom and Ramya M. Anche and John Debes and Isabel Rebollido and Bin B. Ren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.04623},
year = {2023}
}