TRIPPy：Python中的拖尾图像测光
天体物理仪器与方法
2016-06-08 v1 地球与行星天体物理
摘要
运动源的测光通常由于使用圆形孔径而导致信噪比(SNR)降低或流量测量偏向错误的低值。为解决此问题，我们提出软件包TRIPPy：Python中的拖尾图像测光(TRailed Image Photometry in Python)。TRIPPy引入了药丸孔径(pill aperture)，它是适用于线性拖尾源的圆孔径的自然扩展。药丸形状是一个带两个半圆形端帽的矩形，由三个参数描述：拖尾长度、角度和半径。TRIPPy软件包还包括一项新技术，用于从恒星跟踪图像中的静止背景源生成精确的模型点扩散函数(PSF)和拖尾点扩散函数(TSF)。TSF仅仅是模型PSF（由一个moffat轮廓组成）与超采样查找表的卷积。从TSF出发，可以估计精确的药丸孔径修正，作为药丸半径的函数，对于高度拖尾源精度达10毫星等。类似于使用小圆孔径及相关的孔径修正，小半径药丸孔径可用于保持低流量源的信噪比，应用适当的孔径修正以在所有SNR下提供准确、无偏的流量测量。
引用
@article{arxiv.1604.00031,
title = {TRIPPy: Trailed Image Photometry in Python},
author = {Wesley C. Fraser and Mike Alexandersen and Megan E. Schwamb and Michael E. Marsset and Rosemary E. Pike and JJ Kavelaars and Michele T. Bannister and Susan Benecchi and Audrey Delsanti},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.00031},
year = {2016}
}
备注
8 Figures, 11 Pages, Accepted to the Astronomical Journal