Astronomie

Convertir les données du pulsar en son

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J'ai des données de banque de filtres (disons nom.fil) que j'ai déséparpillées et stockées dans un fichier nom.dat à l'aide de PRESTO. Puis-je demander des étapes détaillées et des explications sur la façon de convertir ces données en son ?


L'ancien batteur de Grateful Dead, Mickey Hart, compose de la musique à partir des sons de l'univers

A quoi ressemble l'univers ? En contemplant le ciel par une nuit sombre et claire, un observateur occasionnel pourrait rechigner à la question : sans le bourdonnement de la vie humaine, comment l'univers pourrait-il ressembler à quelque chose ? Mais l'univers est, en fait, un endroit bruyant. Des collisions aux démarrages de pulsar, il émet une abondance de sons. Le seul problème est que ces sons sont dans des fréquences trop basses pour l'oreille humaine – nous sommes littéralement sourds à la symphonie de la musique cosmique qui nous entoure.

Cependant, nous ne resterons pas sourds bien plus longtemps, si un duo improbable réussit. Mickey Hart, leader du groupe Mickey Hart et ancien batteur des Grateful Dead, s'est associé au cosmologiste lauréat du prix Nobel George Smoot pour transformer les fréquences de l'univers en musique pour les oreilles humaines. Hart et Smoot "sonifient" les ondes lumineuses et électromagnétiques collectées par divers télescopes en les déplaçant jusqu'à des octaves que les humains peuvent entendre.

C'est un projet sur lequel Hart est tombé en explorant la nature du rythme. “J'ai écrit deux livres en 󈨞 et 󈨟 intitulé Tambour au bord de la magie, et j'ai essayé de trouver d'où venaient la fraternité et la fraternité du rythme », a déclaré Hart au Smithsonian National Air and Space Museum, qui a accueilli une projection de Rythmes de l'Univers et un panel avec Hart et Smoot, les cinéastes, dimanche. « J'ai parcouru les archives historiques, et bien sûr, pour vraiment savoir d'où viennent les vibrations, il fallait revenir à la singularité ; il fallait remonter au Big Bang. »

Revenir au Big Bang n'est pas une tâche facile, mais George Smoot et d'autres du Lawrence Berkeley National Laboratory de l'Université de Californie ont commencé à faire d'énormes progrès dans la compréhension du rayonnement de fond cosmique à micro-ondes, ou du rayonnement thermique résiduel de l'expansion de le Big Bang. Le fond diffus cosmologique est littéralement la lumière émise par le Big Bang, qui a voyagé pendant plus de 14 milliards d'années jusqu'à ce que nous puissions le détecter aujourd'hui. En détectant le rayonnement de fond cosmique, les astrophysiciens et les cosmologues peuvent littéralement regarder la lumière et les particules depuis le début de l'espace et du temps.

"Nous ne savions pas exactement où il se trouvait ni quand il était, jusqu'à ce que George épingle la queue sur l'âne pour ainsi dire et trouve le rayonnement de fond cosmique", a expliqué Hart. “Alors j'ai eu le début de l'histoire. J'en avais battu un au moment de la création, quand le rythme a commencé. C'était une belle chronologie. N'importe quel rythmiste digne de ce nom ne pourrait se détourner de l'idée de retracer l'histoire du temps et de l'espace.”

Ce n'est pas la première fois que Smoot et Hart se croisent, avec l'habitude de sortir avec quelqu'un dont le meilleur ami était l'ingénieur du son des Grateful Dead, mais c'est la première fois qu'ils collaborent professionnellement. Lorsque, plus tard dans leur carrière, les deux se sont rencontrés en travaillant dans la préservation du son, Smoot a mentionné à Hart qu'il avait été impliqué dans un projet qui convertissait des données astronomiques, sous forme d'ondes acoustiques, en son audible. Hart a été immédiatement intrigué.

« C'est une source d'inspiration pour la musique, et il essaie toujours d'écrire et de créer de nouvelles choses », a déclaré Smoot. Hart a pris les données de Smoot et, avec l'aide d'autres personnes au Lawrence Lab et ailleurs, a commencé à convertir les données en musique. Les données pour la musique ont été collectées à partir d'un large éventail de corps célestes - notre propre soleil, diverses étoiles pulsantes (connues sous le nom de pulsars), des galaxies lointaines et, bien sûr, le fond cosmique micro-ondes en bat un.

« Les informations recueillies à partir des radiotélescopes ont été transférées dans les ordinateurs et nous avons transformé le rayonnement et la lumière en son », a expliqué Hart.

Les sonifications comme celle ci-dessous, qui présente les données d'un Pulsar B0531+21 (familièrement connu sous le nom de Crabe Pulsar) contiennent des informations scientifiques précieuses, mais ne sont pas les plus amusantes à écouter. La sonification pour le pulsar représente l'une des données scientifiques brutes les plus musicales, puisque les pulsars sont par nature l'un des objets célestes les plus rythmiques (en fait, certains pulsars sont si précis rythmiquement qu'ils rivalisent avec les horloges atomiques).

D'autres sonifications, cependant, comme celles des vents solaires ou du rayonnement de fond micro-ondes, sont moins rythmées et apparaissent, du moins sous leur forme brute, moins comme ce que nous reconnaissons comme de la musique. Afin de rendre ces sonifications agréables, Hart a fait appel à des membres de son groupe, le Mickey Hart Band, et a pris quelques libertés artistiques avec les données scientifiques brutes.

« Ce que vous voyez est une étape sur la voie de la vision que nous avons présentée auparavant, à savoir que ce serait à la fois un divertissement et une éducation à différents niveaux. De nombreux sons sont très éducatifs, mais pas si divertissants, il y a des informations là-bas, mais ce n'est pas très joli, a expliqué Smoot. « Vous entendez un pulsar, et il a une sorte de battement de cœur, alors que la plupart des autres choses que vous entendez sont transformées en art. Vous entendez Mickey être un musicien créatif.”

Le produit final était le douze pistes Mysterium Tremendum, qui est sorti en avril 2012. L'album comprenait une sonification avec, comme le décrit Hart, la « musique de la Terre » ajoutée pour créer une expérience d'écoute agréable. « Cela rassemble l'art et la science, ce qui est une combinaison très puissante », a déclaré Hart. “J'essaie d'utiliser le moins possible d'instruments de la Terre entière, tout en restant divertissant.”

Après la sortie de l'album, Hart et Smoot ont continué, créant une représentation multimédia de la musique avec une vidéo, Rythmes de l'univers. Le film de 20 minutes présente des photographies haute définition d'éléments célestes présentés aux côtés de la musique sonifiée de Hart, de sorte que lorsque les téléspectateurs voient le Crab Pulsar, ils entendent les sons qui l'accompagnent.

Hart et Smoot espèrent tous deux que la vidéo finira par faire son chemin dans les milieux éducatifs et inspirera l'esprit des jeunes scientifiques et artistes. Mais, pour l'instant, Hart se concentre sur ses rythmes rythmiques ayant régné sur le musicien pendant une grande partie de sa vie.

"L'univers entier est basé sur les vibrations, c'est l'élément de base de toute vie, et le rythme est une vibration contrôlée", a déclaré Hart. “Tout a un son et une lumière. Tout ce qui bouge est vivant s'il n'est pas inanimé, il est mort. Et quand le rythme s'arrête, on s'arrête.”


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Convertir les données du pulsar en son - Astronomie

PRESTO est une grande suite de logiciels de recherche et d'analyse de pulsar développée principalement par Scott Ransom, principalement à partir de zéro, et publiée sous GPL (v2). Il a été principalement conçu pour rechercher efficacement des pulsars binaires en millisecondes à partir de longues observations d'amas globulaires (bien qu'il ait depuis été utilisé dans plusieurs enquêtes avec de courtes intégrations et pour traiter également de nombreuses données de rayons X). Il est écrit principalement en ANSI C, avec de nombreuses routines récentes en Python. Selon Steve Eikenberry, PRESTO signifie : PulsaR Exploration and Search TOolkit !

PRESTO a découvert plus de 1000 pulsars, dont environ 400 pulsars recyclés et/ou binaires !

  • C'est un version majeure car cela implique de gros changements dans les parties Python de la base de code :
    • Python v3.7 ou plus récent est maintenant requis.
    • Un problème de mémoire de longue date a été corrigé avec Anaconda Python (l'exécution de tests python/test_presto_python.py vous dira si vous avez ce problème ou non).
    • Swig v4 est utilisé pour générer les wrappers Python de la bibliothèque PRESTO C.
    • Un grand merci à Shami Chatterjee et Bradley Meyers qui m'a aidé à aller au fond de cela!
    • Il s'agit d'une version mineure qui corrige plusieurs problèmes et ajoute quelques améliorations mineures :
      • Correction d'un bug rfifin de longue date qui pouvait entraîner le blocage du programme si les canaux n'avaient aucune variance
      • Plusieurs corrections de bogues liées à Python3
      • Ajout de l'indicateur -debug au prepfold pour permettre le débogage des appels TEMPO pour faire des polycos
      • DDplan.py peut désormais lire les paramètres d'observation à partir des fichiers d'entrée filterbank ou PSRFITS. Et vous pouvez écrire un script de dédispersion dedisp_*.py, basé sur le plan, en utilisant l'option -w
      • Le programme rednoise écrit maintenant un fichier *_red.inf correspondant
      • Mise à jour du document Tutorial, incluant une nouvelle diapositive sur le bruit rouge

      Cette version majeure de PRESTO inclut une restructuration massive du code et des capacités python. Les choses devraient fonctionner avec les versions Python 2.7 et Python 3.6 et 3.7 au moins. L'installation du code python a changé et est devenue plus "pythonique", de sorte que PYTHONPATH n'est pas nécessaire, et tous les différents modules sont désormais sous un module "presto" de niveau supérieur. Par exemple, pour utiliser le module psr_utils, vous feriez maintenant :

      importer presto.psr_utils en tant que pu

      Tous ces changements entraîneront probablement des cassures de code et des bogues !

      Veuillez vérifier soigneusement votre code et votre traitement et publier les problèmes (et, espérons-le, les demandes d'extraction) si vous les trouvez.

      Les instructions d'installation ont été mises à jour dans le fichier INSTALL.

      Un grand merci merci à Gijs Molenaar, Matteo Bachetti et Paul Ray pour le travail qu'ils ont accompli en aidant à cela !

      Il y a aussi un nouveau répertoire examplescripts où vous trouverez des exemples de code pour faire beaucoup de choses importantes, comme

      • Dédisperser totalement une observation : dedisp.py
      • Recherche complète d'une observation non dispersée : full_analysis.py
      • Filtrer les résultats d'une recherche complète : ACCEL_sift.py
      • Recherche de fragments courts d'une longue série temporelle : short_analysis_simple.py
      • Faire un avion P-Pdot vraiment sympa : ppdot_plane_plot.py
      • et quelques autres.

      La version 2.2 était la dernière version de PRESTO à fonctionner avec l'ancienne interface python qui nécessite Python v2.7 ou une version antérieure et est "installée" sur place et utilisée via $ PRESTO/lib/python dans votre PYTHONPATH . Il y aura probablement des corrections de bogues occasionnelles pour la v2.2 dans la branche v2.2maint de PRESTO. Vous pouvez l'obtenir en utilisant :

      git checkout -b v2.2maint origin/v2.2maint

      puis l'installation selon le fichier INSTALL.

      Améliorations de la version 2.1 :

      • accelsearch a maintenant une capacité de recherche "jerk" (grâce à (alors) UVA undergrad Brigitte Andersen pour de l'aide avec ça!). Cela fait que les recherches prennent un parcelle plus longue, mais améliore nettement la sensibilité lorsque la durée d'observation est de 5 à 15 % de la durée de la période orbitale. En règle générale, -wmax doit être défini sur 3-5x -zmax (et vous n'aurez probablement jamais besoin de définir -zmax sur une valeur supérieure à 300).
      • Possibilité d'ignorer les mauvais canaux sur la ligne de commande (-ignorechan) (voir rfifind_stats.py et weights_to_ignorechan.py )

      PRESTO est écrit dans un souci de portabilité, de facilité d'utilisation et d'efficacité de la mémoire, il peut actuellement gérer les données brutes des machines ou formats pulsar suivants :

      • Données au format de recherche PSRFITS (comme de GUPPI au GBT, PUPPI et les Mock Spectrometers à Arecibo, et beaucoup de données nouvelles et archivées de Parkes)
      • Format de banque de filtres 1, 2, 4, 8 et 32 ​​bits (flottant) de SIGPROC
      • Une série temporelle composée de données à virgule flottante simple précision (c'est-à-dire 4 octets) (avec un fichier texte ".inf" la décrivant)
      • Heures d'arrivée (ou événements) des photons au format ASCII ou binaire double précision

      Notez que les formats suivants qui utilisé à soutenir ne sont pas :

      • Processeur large bande Arecibo Pulsar (WAPP) à Arecibo
      • Les formats de banque de filtres 1 bit de Parkes et Jodrell Bank
      • SPIGOT au GBT
      • Berkeley-Caltech Pulsar Machine (BCPM) au GBT

      Si vous avez besoin de les traiter, vous pouvez soit passer à la caisse de la branche "classique" de PRESTO (voir ci-dessous), qui n'est pas activement développée. Ou vous pouvez utiliser DSPSR pour convertir ces formats en banque de filtres SIGPROC ou (encore mieux) en format de recherche PSRFITS. Vous pouvez récupérer le DSPSR ici. Si tu vraiment besoin de faire fonctionner une de ces machines dans PRESTO moderne, faites-le moi savoir et nous pourrons probablement y arriver.

      Le logiciel est composé de nombreuses routines conçues pour gérer trois domaines principaux de l'analyse des pulsars :

      1. Préparation des données : détection et suppression des interférences ( rfifind ) ( zapbirds ), dé-dispersion ( prepdata , prepsubband et mpiprepsubband ), barycentering (via TEMPO).
      2. Recherche : accélération dans le domaine de Fourier ( accelsearch ), à impulsion unique ( single_pulse_search.py ​​) et recherche par modulation de phase ou de bande latérale ( search_bin ).
      3. Pliage : optimisation des candidats ( prepfold ) et génération de l'heure d'arrivée (TOA) ( get_TOAs.py ).
      4. Divers : exploration de données ( readfile , exploredat , explorefft ), planification de la dé-dispersion ( DDplan.py ), conversion de date ( mjd2cal , cal2mjd ), des tonnes de bibliothèques python pulsar/astro, création d'impulsions moyennes, estimation de la densité de flux, etc.
      5. Outils de recherche à impulsion unique : algorithme de regroupement ( rattrap.py ), production et de tracés de diagnostic à impulsion unique ( make_spd.py , plot_spd.py et cascadeur.py ).

      De nombreux utilitaires supplémentaires sont fournis pour diverses tâches souvent requises lors de l'utilisation de données de pulsar telles que les conversions temporelles, les transformées de Fourier, l'exploration de séries temporelles et FFT, l'échange d'octets, etc.

      Les références: La technique de recherche d'accélération de Fourier-Domain que PRESTO utilise dans la recherche d'accélération de routine est décrite dans Ransom, Eikenberry et Middleditch (2002), la capacité de recherche « jerk » est décrite dans Andersen & Ransom (2018) et la recherche par modulation de phase La technique utilisée par search_bin est décrite dans Ransom, Cordes et Eikenberry (2003). D'autres informations de base sur PRESTO peuvent être trouvées dans ma thèse.

      Assistance/Documentation: Je finirai peut-être par finir la documentation de PRESTO (ou pas), mais d'ici là, vous devez savoir que chaque routine renvoie son utilisation de base lorsque vous l'appelez sans arguments. Je suis également disposé à fournir une assistance limitée par e-mail (voir ci-dessous). Et assurez-vous de consulter le FAQ.md !

      Didacticiel: Il existe un tutoriel dans le répertoire "docs" qui vous guide à travers toutes les principales étapes de recherche de pulsars avec PRESTO.

      Le code source PRESTO est publié sous GPL et peut être consulté ou obtenu à partir d'ici de différentes manières (y compris zippé ou tar'd ou via git). Si vous êtes trop paresseux pour lire comment l'obtenir mais que vous avez git sur votre système, faites :

      Pour le mettre à jour régulièrement, faites

      puis refaire les choses dans $PRESTO/src.

      Pour des instructions d'installation plus détaillées, voir INSTALL.md .

      Si vous ne voulez pas jouer avec git (ce qui signifie que vous devrez réinstaller une archive tar chaque fois qu'il y a des mises à jour), vous pouvez l'obtenir à partir du lien "Télécharger la source" sur la page github.

      Si vous voulez la branche "classique", procédez comme suit :

      puis construisez selon le (ancien) fichier INSTALL.

      Si vous envisagez de modifier le code, je vous suggère fortement d'utiliser git et de cloner le répertoire (ou de le créer en utilisant un compte sur github). Et si vous souhaitez contribuer à vos modifications, merci de me faire une "pull request" !

      Les contributions de code et/ou les correctifs pour corriger les bogues sont les bienvenus !

      Faites-moi savoir si vous décidez d'utiliser PRESTO pour de "vraies" recherches, surtout si vous trouvez des pulsars avec !

      Et si vous trouvez quelque chose avec, ce serait formidable si vous citez soit ma thèse, soit celui des trois articles énumérés ci-dessus qui est approprié.

      Notez également que de nombreuses personnes citent désormais des logiciels utilisant l'ASCL. PRESTO est là aussi.

      Un grand merci à Steve Eikenberry pour son aide au développement des algorithmes, Dunc Lorimer et David Kaplan pour leur aide avec le code (à la retraite) pour traiter les données BCPM, SCAMP et Spigot, entre autres, Jason Hessels et Patrick Lazarus pour de nombreuses contributions au Python routines, et (alphabétique) : Bridget Andersen, Anne Archibald, Cees Bassa, Matteo Bachetti, Slavko Bogdanov, Fernando Camilo, Shami Chatterjee, Kathryn Crowter, Paul Demorest, Paulo Freire, Nate Garver-Daniels, Chen Karako, Mike Keith, Maggie Livingstone , Ryan Lynch, Erik Madsen, Bradley Meyers, Gijs Molenaar, Timothy Olszanski, Chitrang Patel, Paul Ray, Alessandro Ridolfi, Paul Scholz, Maciej Serylak, Ingrid Stairs, Kevin Stovall, Nick Swainston et Joeri van Leeuwen pour de nombreux commentaires, suggestions et patchs !


      Effectuer la correction barycentrique

      Pour effectuer la correction barycentrique, nous avons besoin de la liste des heures d'arrivée des événements dans le vaisseau spatial, de la position du vaisseau spatial à ces moments et de la position du pulsar dans le ciel. Ainsi, l'utilisateur doit fournir à l'outil un fichier d'événements (avec les heures d'arrivée), un fichier d'engin spatial (avec un historique de la position de l'engin), et les RA et Dec du pulsar.

      Dans l'analyse de routine d'un pulsar avec une éphéméride connue, gtpphase ou alors recherche gtp effectue la correction barycentrique au moment de l'exécution sans modifier les heures d'arrivée d'origine des événements dans le flux de données.

      Pour une conversion permanente de l'heure d'arrivée de l'événement au barycentre, l'outil gtbary remplace l'heure d'arrivée de chaque événement dans le fichier d'événements d'entrée par les heures d'arrivée corrigées. Les fichiers d'événements d'entrée et de sortie peuvent avoir le même nom (bien qu'il existe une option pour fournir un autre nom), et le fonctionnement de l'outil est irréversible. Cette conversion serait appropriée lors de la recherche d'une période de pulsar inconnue ou mal connue.

      La plage de temps dans le fichier du vaisseau spatial doit commencer avant et se terminer après la plage horaire dans le fichier d'événements les heures de début ou de fin de ces deux plages horaires doivent ne pas être le même.


      Wolfram Mathematica

      Les pulsars sont des restes stellaires hautement magnétisés et en rotation rapide avec l'axe magnétique incliné par rapport à l'axe de rotation. Le rayonnement synchrotron est émis par les pôles et, lorsque le pulsar tourne, il balaie ce faisceau de rayonnement à travers l'espace. Si ce faisceau balaie la Terre, une impulsion de rayonnement est vue. Une illustration d'un pulsar peut être vue ci-dessous, montrant le faisceau de rayonnement en violet et les surfaces bleues représentant des magnitudes vectorielles équivalentes de l'intensité du champ magnétique d'un dipôle idéal.

      Les pulsars tournent à de nombreuses vitesses différentes. Chaque fois que le rayonnement des pôles du pulsar balaie la Terre, une impulsion peut être détectée. Si vous convertissez chacune de ces impulsions en son, vous pouvez avoir une idée de la vitesse de rotation en "écoutant" le pulsar.

      Tous les pulsars n'ont pas une largeur d'impulsion connue, donc dans ce cas, une valeur de 3 ms est attribuée.

      Les jeunes pulsars tournent souvent rapidement.

      Les vieux pulsars ralentissent leur rotation avec l'âge, et donc leur pouls est plus lent.


      Prendre l'air avec un émetteur de jambon de 10 minutes (Hackaday)

      Les conceptions artificiellement contraintes peuvent être parmi les projets les plus difficiles à construire et les plus intéressants à considérer. Le monde de la radio amateur n'est pas étranger à cela, avec des conceptions de radio homebrew qui établissent une sorte de ligne dans le sable. De telles conceptions finissent généralement par être délicieusement minimalistes et profondément instructives des premiers principes, ce qui est l'une des raisons pour lesquelles nous les aimons tant.

      Pour un exemple parfait de cette philosophie de conception, jetez un œil à la version de [VK3YE] du classique « 10-Minute Transmitter ». (Vidéo, intégrée ci-dessous.)

      La conception remonte au moins aux années 1980, lorsque [G4RAW] a lancé le défi de créer un émetteur fonctionnel à partir de pièces de poubelle et d'établir un contact dans les 15 minutes - dix pour la construction et cinq pour travailler les bandes. [VK3YE] a utilisé la conception « oner » – un transistor – pour son émetteur de 10 minutes, mais a investi un peu plus de temps dans l'ajout d'un filtre passe-bas pour garder son signal propre et un amplificateur de puissance pour augmenter un peu la sortie. […]


      Effectuer la correction barycentrique

      Pour effectuer la correction barycentrique, nous avons besoin de la liste des heures d'arrivée des événements dans le vaisseau spatial, de la position du vaisseau spatial à ces moments et de la position du pulsar dans le ciel. Ainsi, l'utilisateur doit fournir à l'outil un fichier d'événements (avec les heures d'arrivée), un fichier d'engin spatial (avec un historique de la position de l'engin), et les RA et Dec du pulsar.

      Dans l'analyse de routine d'un pulsar avec une éphéméride connue, gtpphase ou alors recherche gtp effectue la correction barycentrique au moment de l'exécution sans modifier les heures d'arrivée d'origine des événements dans le flux de données.

      Pour une conversion permanente de l'heure d'arrivée de l'événement au barycentre, le Science Tool gtbary remplace l'heure d'arrivée de chaque événement dans le fichier d'événements d'entrée par les heures d'arrivée corrigées. Les fichiers d'événements d'entrée et de sortie peuvent avoir le même nom (bien qu'il existe une option pour fournir un autre nom), et le fonctionnement de l'outil est irréversible. Cette conversion serait appropriée lors de la recherche d'une période de pulsar inconnue ou mal connue.

      La plage de temps dans le fichier du vaisseau spatial doit commencer avant et se terminer après la plage horaire dans le fichier d'événements les heures de début ou de fin de ces deux plages horaires doivent ne pas être le même.


      Convertir les données du pulsar en son - Astronomie

      L'ensemble de données par lots HTRU1 est un sous-ensemble des données d'entraînement HTRU Medlat, une collection de candidats pulsars étiquetés de la partie de latitude galactique intermédiaire de l'enquête HTRU. HTRU1 a été initialement assemblé pour former le classificateur de pulsar SPINN. Si vous utilisez cet ensemble de données, veuillez citer :

      SPINN : une solution d'apprentissage automatique simple au problème de sélection des candidats pulsar V. Morello, E.D. Barr, M. Bailes, C.M. Flynn, E.F. Keane et W. van Straten, 2014, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, vol. 443, pp. 1651-1662 arXiv:1406:3627

      L'enquête Pulsar dans l'univers à haute résolution temporelle - I. Configuration du système et découvertes initiales M. J. Keith et al., 2010, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, vol. 409, p. 619-627 arXiv : 1006.5744

      L'ensemble de données HTRU complet est disponible ici.

      L'ensemble de données par lots HTRU1

      L'ensemble de données par lots HTRU1 se compose de 60000 images 32x32 dans 2 classes : pulsar & non-pulsar. Chaque image possède 3 canaux (équivalents à RVB), mais les canaux contiennent des informations différentes :

      • Canal 0 :Correction de période - Surface de mesure de dispersion
      • Canal 1 :Phase - Surface de sous-bande
      • Canal 2 :Phase - Surface de sous-intégration

      Il y a 50 000 images d'entraînement et 10 000 images de test. L'ensemble de données par lots HTRU1 est inspiré de l'ensemble de données CIFAR-10.

      L'ensemble de données est divisé en cinq lots d'apprentissage et un lot de test. Chaque lot contient 10000 images. Celles-ci sont dans un ordre aléatoire, mais chaque lot contient le même équilibre d'images pulsar et non pulsar. Entre eux, les six lots contiennent 1194 vrais pulsars et 58806 non-pulsars.

      C'est un jeu de données déséquilibré.

      Utilisation de l'ensemble de données dans PyTorch

      Le fichier htru1.py contient une instance du jeu de données torchvision() pour le jeu de données par lots HTRU1.

      Pour l'utiliser avec PyTorch en Python, importez d'abord les ensembles de données et les bibliothèques de transformations de torchvision :

      Importez ensuite la classe HTRU1 :

      Utilisation de canaux individuels dans PyTorch

      Si vous souhaitez utiliser un seul des "canaux" du jeu de données par lots HTRU1, vous pouvez l'extraire à l'aide de la transformation générique de torchvision transforms.Lambda.

      Cette fonction extrait un canal spécifique ("c") et écrit l'image de ce canal sous forme d'image PIL en niveaux de gris :

      Vous pouvez l'ajouter à vos transformations pytorch comme ceci :

      Un exemple de classification utilisant la classe HTRU1 dans PyTorch est fourni en tant que bloc-notes Jupyter traitant l'ensemble de données comme une image RVB et extrayant également un canal individuel comme une image en niveaux de gris.

      Ce ne sont que des exemples à des fins de démonstration - veuillez ne pas les utiliser pour la science !


      Re-détections de pulsar dans les données PALFA

      Je vois qu'un fil n'a pas encore commencé, alors voilà. Tout d'abord, je suis vraiment ravi de voir les résultats publiés de cette façon, y compris les WU des meilleures détections. Les tracés bruts sont assez indéchiffrables, et j'ai déjà regardé les résultats de la recherche de pulsar. le résumé PRESTO est plutôt sympa et lisible. Je détesterais penser qu'un pauvre étudiant diplômé se penche sur des centaines de ces parcelles brutes pour avoir une idée de la signification de chaque rapport.

      Je suis sûr que le papier (préimprimé probablement quand ?) utilisera ces détections pour aider à vérifier/calibrer la sensibilité de la recherche. Le captage solide d'un pulsar de 2,1 ms à ce gros DM (presque 300) donne un espoir. Le chat pulsar ATNF répertorie le S1400 comme 1,3 +- 0,4 mJy, ce qui est assez faible. Il montre également qu'il s'agit d'une période binaire, juste assez longue (95 jours) pour que PRESTO l'ait répertorié comme binaire avec un Pdot négatif.

      Bons chercheurs d'emploi et croqueurs !

      "Mieux est l'ennemi du bien." - Voltaire (doit être mémorisé par chaque responsable des exigences)

      Re-détections de pulsar dans les données PALFA

      Martin, avec votre histoire personnelle de ce domaine d'expertise, je suis sûr que nous serions tous ravis si vous pouviez nous donner même un bref aperçu sur la façon de lire tout / tous les aspects de ces résultats et ce qu'ils signifient en termes simples [ qu'est-ce qu'un topo ? qu'est-ce qu'un DM ? Points P, points F, pois . ]

      . pousser, pousser. Deux pouces en l'air . sourires ringards. ondulant frénétiquement. mendier. Allons y :-) :-) :-)

      ( edit ) Et bravo à tous les contributeurs cités comme faisant transiter les flux numériques par leur matériel !! :-)

      J'ai fait cette lettre plus longue que d'habitude parce que je manque de temps pour la raccourcir. Blaise Pascal

      Mes félicitations pour Bernd

      Mes félicitations à Bernd Machenschalk !

      Peut-être quelques mots du

      Peut-être quelques mots du

      Informations sur les parcelles de détection brutes : chaque point de chaque parcelle est un événement candidat trouvé par les ordinateurs rattachés au projet.
      La position du point code les informations suivantes sur l'événement candidat :
      - le long de l'axe gauche-droite (x) il y a le canal DM
      (combien de gaz d'électrons est entre nous et le pulsar - peut obtenir la distance de cela)
      - le long de l'axe avant-arrière (y) se trouve la fréquence de rotation des candidats
      (à quelle vitesse le pulsar tourne-t-il ?)
      - l'axe haut-bas (z) montre l'importance des candidats
      (quelle est la probabilité qu'il ne s'agisse pas uniquement de bruit ?)
      - le code couleur montre la force de la modulation Doppler
      (à quel point l'orbite binaire est-elle étroite ?)

      Comme vous pouvez le voir sur les tracés de détection bruts sur la page de redécouverte, chaque pulsar apparaît comme un certain nombre de structures plus ou moins cuspy dans ces tracés bruts.
      Donc, chercher des choses craquantes est une façon de trouver les pulsars.

      Pour moi ces intrigues sont bien lisibles mais c'est peut-être parce que je les ai faites -)
      Évidemment, je génère d'autres intrigues (comme celle avec PRESTO) pour faire le suivi des candidats prometteurs.

      Mike, pour plus d'informations sur les différents paramètres de recherche, consultez nos pages d'informations. Ils devraient apporter des réponses à certaines de vos questions.

      Merci beaucoup Ben.

      (modifier) ​​Il montre magnifiquement le Doppler avec une arrivée progressivement plus tôt de l'impulsion lorsqu'elle est en approche vs progressivement plus tôt lorsqu'elle s'éloigne. Comparez avec l'heure d'arrivée lorsque vous vous déplacez entièrement à travers la ligne de visée - les parties « arrière » et « avant » de l'orbite.

      ( modifier ) Je suis juste hypnotisé par la géométrie de celui - ci . :-)

      (modifier) ​​Et si vous êtes vraiment nul, vous pouvez obtenir deux impulsions par rotation, une de chaque cône aux pôles magnétiques du pulsar opposés. Réglez l'inclinaison de l'axe de rotation du pulsar à environ zéro, l'inclinaison de l'axe magnétique du pulsar à environ 90, maintenez le bouton gauche de la souris enfoncé pendant que vous survolez la zone d'affichage et faites glisser de haut en bas pour obtenir les plans orbitaux près du bord. En passant à travers «l'écliptique» du système, vous pouvez rendre une impulsion plus importante et l'autre moins. maintenant je veux que les deux soient des pulsars ! :-) :-)

      (modifier) ​​Vous zoomez/dézoomez en faisant glisser le bouton droit de la souris en passant. Cela aura également plus de sens si vous activez « plans orbitaux » et « axes de rotation » dans le menu Affichage.

      (modifier) ​​Hé Hewson ! Plus de décaféiné. :-)

      J'ai fait cette lettre plus longue que d'habitude parce que je manque de temps pour la raccourcir. Blaise Pascal

      RE : Martin, avec votre

      Martin, avec votre histoire personnelle de ce domaine d'expertise, je suis sûr que nous serions tous ravis si vous pouviez nous donner même un bref aperçu sur la façon de lire tout / tous les aspects de ces résultats et ce qu'ils signifient en termes simples [ qu'est-ce qu'un topo ? qu'est-ce qu'un DM ? Points P, points F, pois . ]

      . pousser, pousser. Deux pouces en l'air . sourires ringards. ondulant frénétiquement. mendier. Allons y :-) :-) :-)


      Je ne peux pas résister à un "joli s'il vous plaît avec du sucre sur le dessus".

      Benjamin a répondu à certaines des questions, et je ne voulais pas critiquer ses compétences en visualisation de données. Je sais, en essayant de tracer moi-même des données multidimensionnelles, que c'est délicat et cela signifie que le wetware de correspondance de motifs entre nos oreilles a besoin d'un entraînement pour discerner facilement un "bon" événement d'un "ignorer cet" événement.

      En ce qui concerne les paramètres du tracé PRESTO, "topo" est l'abréviation de topocentrique, qui est un jargon pour "ce que nous observons ici sur notre télescope assis sur la planète Terre en rotation et en mouvement". "bary" fait référence au barycentrique, qui est le référentiel inertiel situé au centre de masse du système solaire.

      Comme Benjamin l'a dit, DM est une mesure de dispersion. La dispersion est le maculage des impulsions sur une bande radio (les fréquences les plus élevées arrivent en premier), et elle est causée par le plasma diffus dans la galaxie entre le pulsar et nous. Ses unités sont cm^-3*parsec (que seul un astrophysicien pourrait aimer). Étant donné que la densité électronique moyenne dans la galaxie est d'environ 0,03 cm^-3, vous pouvez prendre le DM et le multiplier par 30 (1/0,03) et obtenir la distance approximative en parsecs (ou diviser par 30 pour l'obtenir en kiloparsecs) . Notez que cela signifie que dans 30 millilitres (une once pour nous, les Américains) d'espace galactique, vous obtiendrez probablement * un * électron libre.

      P est la période, Pdot est le taux de variation de la période (de rotation). F est la fréquence, qui est 1/P. La synchronisation Pulsar utilise généralement P, Pdot, etc. mais lors de la recherche, il est souvent pratique de travailler dans le sens inverse (F) car c'est ainsi qu'une FFT classe les choses.

      "Mieux est l'ennemi du bien." - Voltaire (doit être mémorisé par chaque responsable des exigences)

      RE : Je ne peux pas résister à un


      Si je rebondis trop comme un petit chien jappeur, frappe-moi avec un coussin. :-)

      Benjamin a répondu à certaines des questions, et je ne voulais pas critiquer ses compétences en visualisation de données. Je sais, en essayant de tracer moi-même des données multidimensionnelles, que c'est délicat et cela signifie que le wetware de correspondance de motifs entre nos oreilles a besoin d'un entraînement pour discerner facilement un "bon" événement d'un "ignorer cet" événement.

      En ce qui concerne les paramètres du tracé PRESTO, "topo" est l'abréviation de topocentrique, qui est le jargon pour "ce que nous observons ici sur notre télescope assis sur la planète Terre en rotation et en mouvement". "bary" fait référence au barycentrique, qui est le référentiel inertiel situé au centre de masse du système solaire.

      As Benjamin said, DM is Dispersion Measure. Dispersion is the smearing of the pulses across a radio band (higher frequencies arrive first), and it is caused by the diffuse plasma in the galaxy between the pulsar and us. It's units are cm^-3*parsec (which only an astrophysicist could love). Given that the average electron density in the galaxy is about 0.03 cm^-3, you can take the DM and multiply it by 30 (1/0.03) and get the rough distance in parsecs (or divide by 30 to get it in kiloparsecs). Note that means in 30 milliliters (an ounce for us Americans) of galactic space, you are likely to get *one* free electron.

      P is period, Pdot is the rate of change of (spin) period. F is frequency, which is 1/P. Pulsar timing generally uses P, Pdot, etc. but in searching it's often convenient to work in the inverse (F) because that's how an FFT bins things.

      Did I miss anything?


      Nup, that's great! :-)
      I had thought 'dispersion' was a pure statistical term/comment aka standard deviation or somesuch. Well, initially I thought DM was Doppler Modulation. But I now see it's physical as in 'speed of propagation dependence upon the frequency' as per properties of the medium. Thus derives/becomes a range comment.
      'dot' as in time derivative notation I should have guessed. I'd learnt to use d/dt, d/dx etc .
      'topo' vs 'bary'. Ah well, [email protected] does that for gravitational signals too. I'll have to go away and have a think about (a) Why 'bary' is inertial and (b) Why inertial is a good thing.

      [ . and I also think it's great for the search program to give feedback to the contributors in this way. I can't wait for a similiar gravity wave detection listing. Roll on AdLIGO . ]

      I have made this letter longer than usual because I lack the time to make it shorter. Blaise Pascal