Estoy trabajando con datos de encuestas de radio. Mis imágenes son archivos .fits con BUNIT Jy/beam. Quiero calcular el flujo neto de una fuente continua (no de una fuente puntual). Cuando simplemente sumé todos los valores de intensidad y los convertí en Jy usando los parámetros del haz, mi profesor dijo que no es suficiente. Él dijo: "Debe tener en cuenta el ruido tomando un nivel de 3 o 4 sigma según la distribución del ruido". La distribución del ruido (en lugares distintos de la fuente) es casi gaussiana, como puedo ver en un visor de ajustes.
Por "tomar el nivel 3-sigma", ¿quiere decir que debo ajustar un gaussiano al ruido, encontrar sigma y luego elegir los píxeles con valores de intensidad superiores a 3 * sigma? Si hago esto, obviamente pierdo muchos píxeles. Además, si esto es correcto, ¿debo restar la media de la intensidad de los píxeles de "ruido" de la intensidad de mi fuente?
En el encabezado se proporciona un ruido RMS, con la advertencia de que varía mucho en torno a algunas fuentes. ¿Este valor de ruido RMS está relacionado de alguna manera con el sigma que calculé anteriormente?
Tal vez demasiado tarde, pero probablemente se esté refiriendo a tener en cuenta solo los píxeles con una intensidad superior a 3*sigma. De lo contrario, contará el ruido aleatorio como continuo. Obviamente, perderá muchos píxeles, pero esos píxeles no contienen ninguna información.
El profesor también podría querer restar los flujos de la región de fondo para la resta del ruido. Luego, calculando las estadísticas para el valor de flujo sustraído y el error de la medición, digamos A +/- dA. Luego, aplicando los criterios 3-sigma para determinar si hay una fuente de radio detectada en la ubicación, es decir, si A - 3*dA > 0, hay una fuente, de lo contrario no hay fuente.
Si no hay una fuente, querrá citar el valor del límite superior de 3 sigma, por ejemplo, A + 3*dA.
Además, tenga en cuenta que para una fuente débil, las estadísticas regulares de poisson o gaussianas no son buenas representativas. En rayos X, usamos estadísticas de efectivo para casos de recuento bajo. Creo que las mismas estadísticas podrían aplicarse a las observaciones de radio.
StephenG - Ayuda Ucrania