阶梯光谱的最优提取：从观测中获取最多信息

现代望远镜上仪器与观测时间的成本随主镜尺寸迅速增加。因此，值得重新审视数据约化算法，以从观测中提取每一比特科学信息。阶梯光栅光谱仪是高分辨率光谱学中的典型仪器，但为改善此类仪器的波长覆盖与通用性所作的尝试，导致入射狭缝投影到科学探测器上的足迹复杂且多变。当狭缝图像未与探测器列对齐而是倾斜甚至弯曲时，传统光谱提取方法无法执行真正的最优提取。我们在此给出数学算法及其应用于配备入射狭缝的阶梯光谱仪的最优提取及后续约化步骤的示例，该狭缝成像带有各种畸变，如可变倾斜与弯曲。新方法使光谱分辨率损失最小、信噪比最大，并高效识别局部离群值。除新的最优提取外，我们提出了级次拼接与更稳健的连续谱归一化算法。我们开发并实现了创建连续谱归一化光谱的新算法。在此过程中，我们考虑了探测器上狭缝图像的（可变）倾斜/弯曲，并在不对狭缝照明作先验假设的情况下实现最优提取。因此新方法可处理任意图像切片器、狭缝扫描及其他旨在提高通量或动态范围的观测技术。我们将我们的方法针对不同仪器与其他技术进行比较，以阐明新算法相对常用流程的优越性能。