Midas 001> STATIS/IMAG bias-001R.fit
frame: bias-001R.fit (data = UI2, format = FITS), complete area of frame
minimum, maximum: 0.000000e+00 1.830000e+02 at pixel (1,1),(185,81)
mean, standard_deviation: 8.912154e+01 8.233002e+00
3rd + 4th moment: -5.60833 51.7889
total intensity: 8.68133e+06
median, 1. mode, mode: 8.914917e+01 3.588235e-01 9.006470e+01
total no. of bins, binsize: 256 7.176471e-01
# of pixels used = 97410 from 1,1 to 382,255 (in pixels)
Midas 002> STATIS/IMAG dark-011R.fit
frame: dark-011R.fit (data = UI2, format = FITS), complete area of frame
minimum, maximum: 0.000000e+00 3.908300e+04 at pixel (286,17),(325,184)
mean, standard_deviation: 1.357749e+02 3.368284e+02
3rd + 4th moment: 54.0146 4278.68
total intensity: 1.32258e+07
median, 1. mode, mode: 8.455499e+01 7.663333e+01 7.663333e+01
total no. of bins, binsize: 256 1.532667e+02
# of pixels used = 97410 from 1,1 to 382,255 (in pixels)
Midas 003> STATIS/IMAG flat-001R.fit
frame: flat-001R.fit (data = UI2, format = FITS)complete area of frame
minimum, maximum: 5.190000e+02 5.573700e+04 at pixel (369,1),(74,238)
mean, standard_deviation: 1.160649e+04 1.106488e+04
3rd + 4th moment: 0.432029 1.74744
total intensity: 1.13059e+09
median, 1. mode, mode: 1.236926e+04 8.438118e+02 8.438118e+02
total no. of bins, binsize: 256 2.165412e+02
# of pixels used = 97410 from 1,1 to 382,255 (in pixels) |
Der Text links zeigt die Ausdrucke eines Befehls in MIDAS, der für
die oben analysierten Aufnahmen die Bildstatistik berechnet. Wichtig sind
der Mittelwert (mean) und die Standardabweichung (standard deviation)
der Pixelintensitäten.
Der Mittelwert (S) beträgt im bias 89,1 ADU bei einer Standardabweichung
von 8,23 (N). Dies entspricht recht gut der Erwartung für eine zufallsbedingte
Verteilung. In einem solchen Fall ist die Standardabweichung (= Rauschen)
~ Wurzel(Signal). Das mittlere S/N im bias ist also 89,2/8,23 = 10.8.
Im dark ist natürlich der Mittelwert mit 135,8 durch die warmen Pixel
höher wie im < 1s belichteten bias. Auch die Standardabweichung
ist viel höher (336,8). Allerdings werden bei der eigentlichen Datenreduktion
die Einflüsse des Dunkelstroms (warme Pixel) eliminiert, indem das
dark von den Objektaufnahmen abgezogen wird.
Wichtig ist noch die Betrachtung des flats. Die Belichtungszeit wird so
angesetzt, dass die Pixel zu 30 bis 50% gesättigt sind. Im flat sind
aber im Allgemeinen Strukturen zu finden: Schatten von Staubkörnern
auf der Glasplatte direkt vor dem CCD Chip, horizontale dunkle Streifen
durch Staub im Spalt, Vignettierungen... Deshalb muß die Standardabweichung
über alle Pixel des flats sehr hoch ausfallen. Diese Standardabweichung
ist nicht mit Rauschen gleichzusetzen sondern ist das Ergebnis der abgebildeten
Strukturen. Das Rauschen hat nur einen geringen Anteil in der Standardabweichung,
etwa in der Größenordnung des darks.
Wie oben gezeigt wurde, beträgt das Rauschen in dem untersuchten
Pixelzeilenausschnitt des flats ca. 150. Theoretisch zu erwarten sind
Wurzel(20000) = 141, also praktisch das gleiche.
Der Midas-Befehl statis/ima ergab für das flat: Mittelwert = 11606,
Standardabweichung 11065.
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Wichtig: Durch jede Korrektur mittels biases oder darks werden zusätzliche
statistische Fehler in das Ergebnisspektrum eingebracht, die sich etwa
quadratisch mitteln. Wenn Ni das Rauschen in Aufnahme
i ist, dann ist das Rauschen NSumme im Summenspektrum
das quadratische Mittel aller in der Summe beteiligten n Aufnahmen (Einzelaufnahmen
der Serie, darks, flats):
NSumme = Wurzel ( N1^2
+ N2^2 +...Nn^2)
Wichtig: Ein Summenspektrum, das aus einer oder wenigen langbelichteten
Aufnahmen zusammengesetzt ist, hat ein besseres (höheres) S/N wie
ein Summenspektrum, das aus vielen kurzbelichteten Einzelaufnahmen integriert
wird (gleiche Gesamtbelichtungszeit vorausgesetzt). Jede Aufnahme schleust
ihr eigenes Rauschen in das Summenspektrum ein. Dieses Rauschen in jeder
Einzelaufnahme wird auch durch das Elektronikrauschen (Ausleserauschen
etc.) erzeugt, das sich dem Photonenrauschen überlagert.
Wissenschaftlich auswertbar sind Spektren, deren S/N über
100 liegt. Für Auswertungen von Zeitreihen sind sogar S/N bis 1000
wünschenswert. Ich strebe -wenn möglich - im Allgemeinen ein
S/N von >300 an.
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