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生活点滴| 思考| 知识| 总结| 读书| 存档|

三通道伪彩色图: 钱磊 2013-8-1 09:50; 在非可见波波段，很多观测都用伪彩色的方法进行可视化。如果有三个通道的图像，那么将三个通道分别作为红色、绿色和蓝色就可以做出伪彩色图来了。原理说起来简单，但要实现起来需要考虑一些问题。如果三个通道的图的大小、像素数相同，那么直接使用IDL里的TV（TVSCL）函数就可 ...; 个人分类: 知识|8350 次阅读|没有评论

『读文献』（十七）金星的射电探测: 钱磊 2013-7-4 08:03; 前段时间读了关于金星大气模型的文章（ http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=117333do=blogid=626683 ），主要是为考虑FAST对金星进行射电探测的可能性。之前，或者是以讹传讹，或者是我出现幻觉，我总觉得有人和我说过，金星的射电探测应该在50MHz以下。如果确实如此，那么FA ...; 个人分类: 知识|4014 次阅读|没有评论

分子云问答（三）银河系内有哪些分子云: 钱磊 2013-6-21 08:39; 虽然之前思考过有哪些分子云可以观测（ http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=117333do=blogid=659114 ），但问题并没有得到完全解答。Gould Belt毕竟只是一个分子云带而已，除此之外还有没有其他分子云？答案肯定是有，问题是，有哪些？其实我之前就听说过有一个“全 ...; 个人分类: 知识|3442 次阅读|没有评论

Matlab处理分子云数据的可能性（六）谱线拟合: 钱磊 2013-6-12 15:04; 谱线拟合是分子云数据处理中的一个重要操作。通常进行高斯拟合，对于多个高斯成分，用IDL拟合通常会有问题，matlab里有一些特殊处理可以部分地避免这些问题。但是如果初值选择得不好、数据的信噪比不高，matlab同样无法得出正确的拟合结果。在信噪比足够的情况下，matlab进行 ...; 个人分类: 知识|4529 次阅读|没有评论

Matlab处理分子云数据的可能性（五）k-means聚类: 钱磊 2013-6-11 09:35; 分类是时常遇到的问题，有时候分布上会有几个峰，这个时候分类就比较明确。但是更多的时候并不存在这样明显的特征，或者几个峰有重叠，要进行明确的区分就有借助某种规则，由计算机实现了。一个最简单的方法就是k-means。基本想法就是先随机选定几个中心点（分成n组就选n个 ...; 个人分类: 知识|4239 次阅读|没有评论

Matlab处理分子云数据的可能性（四）柱状图: 钱磊 2013-6-8 14:56; 用matlab画直方图是非常直接、简单的，用hist函数就可以了，比如 hist(age) 其中age是一组云核的年龄组成的数组。也可以 hist(age,bin) 其中bin指定了每个竖条的位置（也就是宽度）。也可以指定直方图的颜色 hist(age,bin) h = findobj(gca,'Type','patch'); set(h,'Fac ...; 个人分类: 知识|9746 次阅读|没有评论

Matlab处理分子云数据的可能性（三）数据的三维显示: 钱磊 2013-6-7 16:57; 原则上，只要能方便地进行数据的三维显示，很多研究工作中的困难就可以迎刃而解，而不必想各种办法进行数据显示。数据三维显示的基本想法是在三维空间画三维数据的等值面，找到合适的等值面就可以展示出三维数据中包含的重要信息。用matlab实现三维数据的显示是比较简单的， ...; 个人分类: 知识|5717 次阅读|没有评论

Matlab处理分子云数据的可能性（二）积分强度图: 钱磊 2013-6-6 16:59; 和之前一样，要处理分子云数据，重要的一步就是实现画积分强度图。完成FITS文件读出以后（ http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=117333do=blogid=696838 ）其实已经成功了一半。要画积分强度图，还需要解决坐标轴标记的重新标记和颜色棒，这在Matlab里是非常容易的。具体可以 ...; 个人分类: 知识|4530 次阅读|没有评论

Matlab处理分子云数据的可能性（一）读FITS文件: 热度 1 钱磊 2013-6-5 16:40; 在软件使用方面，我很多时候都是参考别人的意见，不少事情没有亲自试验，于是脑子里就形成了一些过时的偏见，诸如，“Fortran的计算能力最强大，所以学天文的人要使用Fortran”、“IDL功能强大，学天文的人要会使用IDL”、“Matlab虽然好用，但是无法处理fits文件，所以天文中一般不用”。但是渐渐 ...; 个人分类: 知识|8949 次阅读|1 个评论热度 1

python 笔记及示例（五）主分量分析与矩阵本征值: 钱磊 2013-5-31 15:24; 对数据进行主分量分析（ http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=117333do=blogid=693433 ）的时候会用到求矩阵本征值的操作，用numpy可以非常方便地完成这些操作。主要用到的函数是numpy.linalg.eig。 pca_age.py; 个人分类: 知识|5095 次阅读|没有评论

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