AMBER Data Reduction Software

Introduction

Le but de cette activité consiste à reprendre le plugin existant ammyorick, et :
  • d'intégrer le plugin dans le module amdlib,
  • de mettre en place la génération automatique du wrapper des fonctions de la librarie de réduction de données amdlib,
  • d'extraire, remettre en forme et documenter les fonctions Yorick strictement nécessaires à la réduction des données AMBER,
  • d'extraire le plugin cftisio, et le placer dans le module yoco ; module des contributions Yorick du LAOG
  • d'extraire les fonctions d'usage général du module et le placer dans le module yoco
  • de décomposer la procédure check data quality (voir réunion du 13 février),
    • calcul des visibilités brutes,
    • sélection d'images,
    • calcul des visibilités moyennées
    • calcul de visibilités calibrées
    • visionneur de fichiers OI-FITS s'adaptant au contenu
  • d'intégrer la génération (non basée sur Latex) du fichier pdf au visionneur
  • de fournir une procédure d'installation simplifiée
  • de finaliser la documentation utilisateur

Le responsable scientifique est FabienMalbet, et la responsable technique est EvelyneAltariba.

Documentation utilisateur

La documentation utilisateur doit :
  • refléter la dernière version du logiciel,
  • inclure des exemples,
  • préciser les limites d'utilisation,
  • fournir les justifications scientifiques (référence aux publications)

Liste des beta-testeurs

Actions en cours

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Actions fermées

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Evolutions à l'étude

Il apparait nécessaire de faire évoluer le format des fichiers produits par AMBER DRS pour y inclure le spectre par téléscope, et préciser la signification des données de la la table AMBER_DATA. Les propositions suivantes sont à discuter :

  • Inclure un 'warning' dans le UM concernant le domaine de validite de amdlib lors du traitement de donnees bas flux / bruitees. La valeur du SNR pour des mesures fortement bruitees sont souvent sujet a discussion.

  • Inclure le traitement AMDC (suppression des structures introduites dans les donnees par le detecteur) dans amdlib

  • Corriger les visibilites du piston

  • Ajouter la mesure du 'foreground' dans les templates d'observation

  • Tester amdlib sur Cygwin

  • Preciser dans le UM la difference entre la moyenne des visibilites brutes et la visibilites des donnees 'binnees', en idiquant que le mieux c'est le 'binning', mais qu'a defaut de donnees de 'qualite' il faut selectionner puis moyenner.

  • Implementer la calibration des oi-data.

  • Implementer les deux fonctions amdlibCheckDataQuality + amdlibCheckObsQuality

  • Mettre à jour la bad pixels à partir des données; i.e détection des 'bad pixels' dans les données.

-- GerardZins - 08 Jan 2007

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Topic revision: r79 - 2011-02-01 - GuillaumeMella
 
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