次世代電波調査のための軽量HI源の発見【JST・京大機械翻訳】

Tolley Emma; Korber Damien; Galan Aymeric; Peel Austin; Sargent Mark T.; Kneib Jean-Paul; Courbin Frederic; Starck Jean-Luc

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202221029089095 整理番号：22P0335499

次世代電波調査のための軽量HI源の発見【JST・京大機械翻訳】

Lightweight HI source finding for next generation radio surveys

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発行年： 2022年04月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月20日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

将来の深いHI調査は,銀河の性質とユニバーの内容を理解するために不可欠である。しかし,これらのデータの大きな体積は,分散および自動化処理技術を必要とする。3DスペクトルデータにおけるHI源の雑音除去,検出および特性化のための一組のpythonモジュールであるLiSAを導入した。LiSAを開発し,正方形Kilometerアレイ科学データチャレンジ2データセットで試験し,容易なドメイン分解と並列実行のためのモジュールとパイプラインを含む。LiSAは,星形変換を用いた2D-1Dウェーブレット雑音除去のためのアルゴリズムと,ヌル仮説試験を用いた柔軟なソース発見を含む。これらのアルゴリズムは軽量で携帯可能であり,データの分解能を反映する少数のユーザ定義パラメータのみを必要とする。また,LiSAは,アーチファクトからHI源を分離し,HI源特性を予測するデータキューブを解析するために開発した2つの畳込みニューラルネットワークを含む。これらのコンポーネントの全ては,できるだけモジュールとして設計され,ユーザを混合し,それらの理想的なパイプラインを創造するために異なるコンポーネントをマッチさせる。SDC2データセット上のLiSAの異なる成分の性能を実証し,SNR>3のHI源の95%を発見でき,それらの特性を正確に予測した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

赤外・遠赤外領域の分光法と分光計 , 図形・画像処理一般

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