[논문 리뷰] The effect of the high-pass filter data reduction technique on the Herschel PACS Photometer PSF and noise

P. Popesso, B. Magnelli외 37명|arXiv (Cornell University)|2012. 11. 18.

Calibration and Measurement Techniques인용 수 14

한 줄 요약

이 논문은 허셜 PACS 광도계의 점원형함수(PSF)와 노이즈에 대한 고역통과 필터 데이터 감소 기법의 영향을 캘리브레이션하며, 중앙값 기반 필터링이 특히 적절한 마스킹이 없을 경우에 심각한 유량 손실을 유발함을 보여준다. 다양한 소스 유량 수준과 마스킹 전략에 따라 유량 손실에 대한 캘리브레이션 보정 계수를 제공하고, 고역통과 필터 너비, 픽셀 크기, pixfrac에 기반한 노이즈 모델을 유도하며, 주요 발견으로는 전체 노이즈가 필터 너비에 의해 거의 전적으로 지배된다는 점이다.

ABSTRACT

We investigate the effect of the "high-pass filter" data reduction technique on the Herschel PACS PSF and noise of the PACS maps at the 70, 100 and 160 um bands and in medium and fast scan speeds. This branch of the PACS Photometer pipeline is the most used for cosmological observations and for point-source observations.The calibration of the flux loss due to the median removal applied by the PACS pipeline (high-pass filter) is done via dedicated simulations obtained by "polluting" real PACS timelines with fake sources at different flux levels. The effect of the data reduction parameter settings on the final map noise is done by using selected observations of blank fields with high data redundancy. We show that the running median removal can cause significant flux losses at any flux level. We analyse the advantages and disadvantages of several masking strategies and suggest that a mask based on putting circular patches on prior positions is the best solution to reduce the amount of flux loss. We provide a calibration of the point-source flux loss for several masking strategies in a large range of data reduction parameters, and as a function of the source flux. We also show that, for stacking analysis, the impact of the high-pass filtering effect is to reduce significantly the clustering effect. The analysis of the global noise and noise components of the PACS maps shows that the dominant parameter in determining the final noise is the high-pass filter width. We also provide simple fitting functions to build the error map from the coverage map and to estimate the cross-correlation correction factor in a representative portion of the data reduction parameter space.

연구 동기 및 목표

• 70, 100, 160 μm 대역에서 허셜 PACS 맵에서 고역통과 필터 데이터 감소 기법이 유도하는 유량 손실을 정량화하는 것.
• 고역통과 필터링 중 유량 손실을 최소화하는 데 있어 다양한 마스킹 전략의 효과를 평가하는 것.
• 데이터 감소 파rameter에 따라 노이즈 성질, 특히 교차상관 노이즈와 픽셀 노이즈의 기여도를 캘리브레이션하는 것.
• 고역통과 필터 + 난이도 높은 투영 파ip라인에서 오차 맵과 교차상관 보정 계수를 추정하는 신뢰할 수 있는 방법을 개발하는 것.
• 다양한 스캔 속도와 기구 모드에 적용 가능한 노이즈 및 오차 추정에 적합한 피팅 함수를 제공하는 것.

제안 방법

• 유량 수준이 다양한 인위적 소스를 포함한 시뮬레이션된 PACS 타임라인을 사용하여 중앙값 기반 고역통과 필터링에 의한 유량 손실을 측정하였다.
• 고데이터 재현성으로 인한 빈 필드 관측을 통해 고역통과 필터 너비, 출력 픽셀 크기, pixfrac가 노이즈 성분에 미치는 영향을 고립하고 정량화하였다.
• 이전 소스 위치에 기반한 원형 패치 기반 마스킹 전략을 테스트하고 다른 방법과 비교하여 유량 손실를 최소화하는지 평가하였다.
• 3차 다항식 함수를 사용한 통계적 피팅을 통해 노이즈 성분과 보정 계수의 데이터 감소 파rameter에 대한 의존성을 모델링하였으며, 병렬 모드 데이터를 주 모드 파라미터 공간에 포함시키기 위한 스케일링 기법을 적용하였다.
• 부트스트래핑과 교차검증을 통해 방법을 검증하였으며, 오차 추정은 맵 영역 간 분포 산산으로부터 유도되었다.
• 최종 캘리브레이션은 HIPE 환경에 구현되어 오차 맵 및 노이즈 보정 계수 추정을 위한 photCoverage2Noise 작업으로 구현되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 고역통과 필터 데이터 감소 기법이 70, 100, 160 μm에서 PACS PSF의 형태와 유량 함량에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 런닝 중앙값 제거에 의한 유량 손실의 크기는 얼마이며, 소스 유량과 마스킹 전략에 따라 어떻게 변화하는가?
• RQ3 다양한 유량 범위에서 유량 독립성을 유지하면서도 유량 손실를 최소화하는 마스킹 전략은 무엇인가?
• RQ4 고역통과 필터 파rameter, 출력 픽셀 크기, pixfrac는 최종 맵 노이즈와 그 성분에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 커버리지 맵과 데이터 감소 설정에서 신뢰할 수 있는 오차 맵과 교차상관 보정 계수를 유도할 수 있는가?

주요 결과

• 고역통과 필터의 런닝 중앙값 제거로 인해 모든 유량 수준에서 심각한 유량 손실이 발생하며, 마스킹이 없을 경우에 특히 어두운 소스에서 손실가 증가한다.
• 이전 소스 위치에 기반한 원형 패치 마스킹 전략이 최적으로, 유량 손실를 감소시키고 대부분의 유량 범위에서 유량 독립적인 보정을 가능하게 한다.
• PACS 맵의 전체 노이즈는 거의 전적으로 고역통과 필터 너비에 의해 지배되며, 출력 픽셀 크기와 pixfrac에 따른 픽셀 노이즈와 교차상관 노이즈의 상반된 영향이 거의 상쇄된다.
• 이 논문은 소스 유량과 마스킹 전략에 따라 유량 손실에 대한 캘리브레이션 보정 계수를 제공하여 점원소에 대한 정확한 광도 측정을 가능하게 한다.
• 오차 맵과 교차상관 보정 계수에 대한 피팅 함수를 유도하고 검증하였으며, 공간 스케일링 기법을 사용해 주 모드에서 유도된 결과를 병렬 모드로 확장하는 방법을 제공한다.
• 이러한 보정을 HIPE 작업인 photCoverage2Noise에 구현함으로써 다양한 데이터 감소 설정에서 신뢰할 수 있는 노이즈 및 오차 추정이 가능해졌다.