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RSS订阅原创 DECH 处理高色散光谱(2/7)
本教程介绍了光谱数据处理的关键步骤。首先通过Average工具对多个_clv.fits文件进行平均处理，提高光谱质量；然后进行平场校正，但由于接近0的数值相除会导致噪声放大；最后进入波长定标阶段，涉及局域和全局拟合，但作者尚未掌握定标精度的评估方法。需要注意的是，教程中提到前次处理遗漏了平场谱抽取步骤。
2025-11-10 19:40:56
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原创 DECH 处理高色散光谱(1/7)
本文介绍了光谱图像处理的基本流程。首先说明数据下载和文件关联方法，详细描述了图像导入、旋转缩放等初步操作步骤。随后重点阐述图像处理的核心环节：包括偏置帧处理、命令行操作、切片查看方式，以及BIAS合并与图像校正技术。最后详细讲解了MASK的创建和编辑过程，包括参数设置、自动追踪、峰值识别、背景拟合等关键技术要点。全文通过具体操作指令和参数说明，系统性地呈现了光谱图像从预处理到特征提取的完整工作流程。
2025-11-03 20:58:12
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原创 Astropy读取fits文件乱码怎么处理
如下是Astropy处理光谱数据时的一段代码，Astropy读取fits文件却乱码了，本文给出了一种处理方法
2025-04-26 15:36:30
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原创 Python in Astronomy (5.数据的处理与可视化（二））
与传统意义上的字典类似，字典中的数据项是通过关键字而不是数字索引引用的，字典的数据项可以是任何东西，包括数组。从地球上观察者的角度来看，天体在天球表面的运动是沿着地平线上方的弧线，这条在地平线上方的弧线也被称为日弧，对于观测者而言，天体只有在这条日弧上才能被观测到，如果天体进入到地平线以下便不能被该观测者观测到。除此之外，代码的工作方式类似于上节中基于NumPy的分点和至点的计算。为了获得以小时为单位的T，我们需要记住的是，一个360度的角对应一个恒星日，就是地球完整的一个自转，这比太阳日短四分钟。
2024-07-25 12:20:11
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原创 Python in Astronomy (4.数据的处理与可视化（一））
本节简要介绍了使用Python语言中的numpy库来计算不同时间的太阳赤纬，并介绍了Python中的数组，元组等数据类型。
2024-02-22 21:06:14
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空空如也
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