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天体物理学 > 天体物理学的仪器与方法

arXiv:1012.1747v1 (astro-ph)
[提交于 2010年12月8日 ]

标题: 杂草:用于毫米和亚毫米光谱调查分析的CLASS扩展

标题: Weeds: a CLASS extension for the analysis of millimeter and sub-millimeter spectral surveys

Authors:S. Maret, P. Hily-Blant, J. Pety, S. Bardeau, E. Reynier
摘要: 大型瞬时带宽接收器和高光谱分辨率光谱仪在(亚)毫米波望远镜上的出现,为无偏光谱调查提供了可能性。 由于它们包含大量数据,对这些调查的任何分析都需要专门的软件工具。 在这里,我们介绍了我们为该目的开发的广泛使用的CLASS软件的扩展。 这个扩展名为Weeds,允许通过虚拟天文台(VO)兼容协议在网络上访问原子和分子线数据库(例如JPL或CDMS)进行搜索。 该软件包允许快速浏览光谱调查,以查找特定物种的谱线。 Weeds还能够对光谱进行建模,这在谱线识别中经常需要。 我们预计Weeds将有助于分析和解释将在赫歇尔卫星上的HIFI仪器上进行的光谱调查,但也适用于地面毫米波和亚毫米波望远镜和干涉仪的观测,如IRAM-30m和普拉特德布雷,CARMA,SMA,eVLA和ALMA。
摘要: The advent of large instantaneous bandwidth receivers and high spectral resolution spectrometers on (sub-)millimeter telescopes has opened up the possibilities for unbiased spectral surveys. Because of the large amount of data they contain, any analysis of these surveys requires dedicated software tools. Here we present an extension of the widely used CLASS software that we developed to that purpose. This extension, named Weeds, allows for searches in atomic and molecular lines databases (e.g. JPL or CDMS) that may be accessed over the internet using a virtual observatory (VO) compliant protocol. The package permits a quick navigation across a spectral survey to search for lines of a given species. Weeds is also capable of modeling a spectrum, as often needed for line identification. We expect that Weeds will be useful for analyzing and interpreting the spectral surveys that will be done with the HIFI instrument on board Herschel, but also observations carried-out with ground based millimeter and sub-millimeter telescopes and interferometers, such as IRAM-30m and Plateau de Bure, CARMA, SMA, eVLA, and ALMA.
评论: 5页,1图,已接受发表于《天文学与天体物理》
主题: 天体物理学的仪器与方法 (astro-ph.IM) ; 星系的天体物理学 (astro-ph.GA)
引用方式: arXiv:1012.1747 [astro-ph.IM]
  (或者 arXiv:1012.1747v1 [astro-ph.IM] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1012.1747
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
相关 DOI: https://doi.org/10.1051/0004-6361/201015487
链接到相关资源的 DOI

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来自: Sebastien Maret [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2010 年 12 月 8 日 12:11:14 UTC (81 KB)
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