Skocz do zawartości

Esku1RES

Użytkownik
  • Liczba zawartości

    759
  • Rejestracja

  • Ostatnia wizyta

  • Wygrane w rankingu

    15

Odpowiedzi dodane przez Esku1RES

  1. Witaj na forum. Fajnie, że podzieliłeś się swoimi uwagami związanymi z konstrukcją i mocowaniem napędu. Wszelkie kolejne informacje są oczywiście bardzo mile widziane i z pewnością będą służyć pomocą tym, którzy zabiorą się za ten temat. Dziękuję w ich imieniu. Jeżeli masz taką możliwość, to cenne byłoby też gdybyś zamieścił również fotografie ilustrujące. Wiadomo - "jeden obraz potrafi zastąpić tysiąc słów" :)

  2. Chęć własnoręcznego zbudowania teleskopu musi z pewnością budzić uznanie. Nie jestem jednak pewien, czy (oprócz samej frajdy z lepszego lub gorszego efektu) warto się mordować, przy dzisiejszej dostępności i cenach tub optycznych (szczególnie używanych). Jeżeli już miałby się w to bawić, to pewnie lustro bym kupił i zbudował całą resztę jako dobsa. Tutaj jest strona z dosyć dokładnym opisem (nawet ze szlifowaniem lustra): http://www.racjonalista.pl/kk.php/d,298/q,Budujemy.wlasny.teleskop

     

  3. Spektroskopowa rejestracja i klasyfikacja supernowej SN 2020jfo

    W oficjalnych raportach klasyfikacyjnych tej supernowej na stronie TNS jeszcze do dziś widniał opis, że jest to supernowa typu II. Postanowiłem go skorygować. W tym celu wykonałem wczorajszej nocy obserwację spektroskopową przy użyciu własnego spektroskopu dla słabych obiektów. Opisywałem go na forum w innym wątku. Czas ekspozycji 40 minut. Kamera Trius SX-825. Teleskop: SCT Meade 10" f/6.3. Akwizycja: MaxImDL 6. Przetwarzanie danych: BASS. 

    widmoSN2020jfo.jpg.9fe0f0e1f794e7af0c9c9ef253e0d402.jpg

    Korelacja wzajemna wykonana za pomocą pakietu SNID ujawniła najlepsze dopasowanie do widma supernowej SN2004et typu IIP na 1 dzień po maksimum.

    SNID2020jfo.PNG.8cd8e4820136932ab5636eceb619f26f.PNG

     

    Dla potwierdzenia wykonałem też analizę z wykorzystaniem bazy GELATO. Wynik identyczny - supernowa typu IIP

    Taki więc oficjalny raport złożyłem w IAU TNS:

    image.png.b2714b91a29987d35ce50dbe7236ae73.png

     

     

    • Like 2
  4. W obserwacji z dzisiejszej nocy Astrometrica z katalogiem UCAC-4 pokazała mi 14.65m, ale będzie jaśnieć i maksimum przed nami. Sądzę więc, że podczas nowiu możesz spodziewać się ją dostrzec. Wszystko oczywiście zależy od pogody (na którą ja się pogniewałem, właśnie z powodu tej supernowej :) )

    image.png.dee39a830ce3858ac455e8c7c2879656.png

    • Like 5
  5.  

     

    1 godzinę temu, Astrotuvoc napisał:

    OK, po jakości zdjęć myślałem, że to po prostu jakiś maraton czy coś w tym stylu ? Każdy niech się bawi jak lubi :D
    Swoją drogą to byłoby interesujące zrobić astromaraton np. katalogu Messiera.

    A może chodzi tu o przyszły projekt przeglądowy. Całkiem niezła baza zdjęć referencyjnych :)

     

     

    • Like 2
  6. Dane z Minor Planet Center - obserwatorium MPC 055:

    The following objects, brighter than V = 24.0, were found in the 5.0-arcminute region around R.A. = 19 47 06, Decl. = -22 00 21 (J2000.0) on 2020 04 16.19 UT:

     Object designation         R.A.      Decl.     V       Offsets     Motion/hr   Orbit  Further observations?
                               h  m  s     °  '  "        R.A.   Decl.  R.A.  Decl.        Comment (Elong/Decl/V at date 1)

    (134340) Pluto           19 47 06.3 -22 00 22  15.1   0.1E   0.0S     0+     0-   95o  None needed at this time.

  7. Podobnie jak wielu z was używam w swoim obserwatorium czujników temperatury oraz wilgotności - popularnych DHT22. Oczywiście chodzi o wyznaczenie punktu rosy i sterowanie grzałkami w teleskopie. Ich zaletą jest to, że są tanie i można znaleźć w sieci wiele bibliotek do ich obsługi w różnych środowiskach. Niestety, mają pewną wadę. Po jakimś czasie (u mnie od 6 do kilkunastu miesięcy) padają. Nie całkowicie, temperaturę pokazują poprawnie. Wskazanie wilgotności w pewnym momencie zaczyna jednak być zawyżane, aż w końcu niemal bez przerwy pokazuje nonsensowną wartość 99-100%. W wyjątkowo suche dni pokazuje łaskawie 80% (kiedy rzeczywiście jest około 30-35%). Wymiana na nowy rozwiązuje problem, ale ile razy można kupować wciąż nowe czujniki. Zacząłem szukać rozwiązania. Przesiałem informacje w sieci. Okazało się, że problem ten jest dość częsty, ale nikt nie podaje rozwiązania. Odpowiedzi są zawsze takie same, typu: "wiesz, to jest tani czujnik, niezbyt wysokiej klasy. Kup nowy lub zastosuj BME280". Tak zrobiłem. Kupiłem u Chińczyka 5 sztuk BME280. Bardzo się zdziwiłem, a później wkurzyłem, kiedy okazało się, że przysłali mi nie BME280 tylko BMP280 !!!!
    Dlatego zacząłem kombinować jak może uzdrowić zepsute DHT22, których piękną kolekcję udało mi się już zgromadzić. Znów poszukiwania w sieci i znów porażka. Natknąłem się jednak na cenną informację, że pomiar wilgotności opiera się na zasadzie pomiaru elementu pojemnościowego. Skoro tak, to być może pomiędzy okładki dostają się jakieś mikrozabrudzenia, które fałszują wynik. Rozebrałem jeden z czujników. W środku wygląda on tak:

    DHT22.thumb.png.e0d726522669fbcdaf07c22974f3c622.png

    Dotykając czujnik wilgotności patyczkiem kosmetycznym - uszkodziłem go, więc taka metoda jest zła. Wziąłem drugi, tym razem już bez jego rozcinania zacząłem w miejscu gdzie jest czujnik wilgotności puszczać bardzo ostry strumień powietrza z gruszki. Trwało to jakieś 5-10 minut. Po tym zainstalowałem go ponownie w obserwatorium. Efekt był jak poniżej (a wcześniej było 99-100%). Sukces ! Co ważniejsze, ten wynik 30% jest w pełni zgodny z innym przyrządem, który na pewno pokazuje dobrze.

    dht22_2.png.25f5a13f5c816042eaf3d2bc06a47824.png

    • Like 4
    • Thanks 3
  8. 1 godzinę temu, jolo napisał:

    Jest moc - zdjąć użyteczne widmo amatorskim sprzętem obiektu 17.5mag. Jakieś 10 lat temu takie wyzwanie wylądowałoby pewnie na półce z pozycjami sci-fi :) Gratulacje!

    Dzięki. Rzeczywiście, gdyby ktoś mi powiedział, że coś takiego będzie możliwe to bym nie uwierzył. Podobnie jak detale rejestrowane przez amatorów w widmach wysokiej rozdzielczości. Fajne jest też to, że lwia część sprzętu, który Ty i ja używamy to domowa produkcja 3D.

    Godzinę temu, M.K. napisał:

    A może skusisz się na 3 komety o jasności 8,5 mag?
    https://heavens-above.com/Comets.aspx?lat=50.0216&lng=19.9424&loc=Unspecified&alt=238&tz=CET&cul=pl
    Za 6 dni Księżyc już nie będzie fałszował ich widma :)

    Pomysł bardzo ciekawy. Ostatnio rejestrowałem widmo słabszego obiektu o podobnych charakterze (rozciągłego) - NGC4636 - https://www.forumastronomiczne.pl/index.php?/topic/20997-mroczne-widmo-galaktyki-ngc-4636/

    Tu pewnym wyzwaniem może być ruch komety, a potrzebna jest jednak dłuższa ekspozycja. Zresztą ostatnio na forum BASS pojawiła się właśnie dyskusja dotycząca usuwania widma tła w kontekście rejestracji widm komet, więc chyba niektórzy też mają ochotę się z tym zmierzyć.

     

     

    • Like 1
  9. Dnia 29.03.2020 podjąłem pierwszy raz próbę zarejestrowania widma obiektu, który nie jest jeszcze przez nikogo zidentyfikowany. Na jego przykładzie chciałbym też spełnić obietnicę i krótko omówić działanie drugiego oprogramowania identyfikacyjnego - SNID. Nieznany obiekt to AT2020esx. Został odkryty tydzień wcześniej - 22.03.2020. W chwili gdy rejestrowałem jego widmo miał zaledwie 17.5m (!)

    Udało mi się zapisać 5 ramek po 1200 sekund każda. Jak na tak słaby obiekt, to nie jest zbyt dużo. Seeing też nie dopisał tej nocy. Mimo to postanowiłem sprawdzić jakie informacje uda się wycisnąć z tego materiału i dowiedzieć się co to za obiekt. W efekcie uzyskałem mocno zaszumione widmo (na poniższym diagramie koloru białego), ale z wyraźną linią wodoru 6563A przesuniętą ku czerwieni do 6770A. Obliczyłem to przesunięcie ku czerwieni i wynosi 0.032. Jest więc dość zgodne z przesunięciem galaktyki macierzystej. Sugerowałoby to, że mamy do czynienia z supernową typu II (taka zresztą diagnoza została postawiona w programie GELATO, choć z bardzo niskim wskaźnikiem dopasowania Qof~1.1).

    Postanowiłem wykorzystać jednak i drugi program do analizy - SNID - https://people.lam.fr/blondin.stephane/software/snid/index.html

    Jego autorami są Stéphane Blondin i John L. Tonry. Jest to typowy program stworzony przez naukowców dla naukowców. Nie ma nic z wygody, którą znamy z aplikacji GELATO, ala ma za to szereg dodatkowych opcji tam niedostępnych. Pierwsza przeszkoda, którą musimy pokonać, to dosyć zawiła instalacja w systemie Linux (wymagana jest np. instalacja kompilatora Fortran). Opisane jest to dość szczegółowo podlinkowanej wyżej stronie. 

    Samo użytkowanie aplikacji odbywa się w systemie konsoli. Dla osób wychowanych w systemach okienkowych może to być nieco odstraszające.  Najprostsza metoda wywołania programu przez komendę 'snid' i uruchomienie analizy widma wygląda następująco:

    snid badane_widmo.dat

    Tutaj należy zaznaczyć, że jedynym dopuszczalnym formatem pliku z danymi jest prosty, dwukolumnowy plik ASCII. Żadnych jednowymiarowych plików FIT(1D). Jest to minus w stosunku do GELATO, choć nie jakiś wielki problem. Warto też jednak zauważyć, że do analizy można włączyć JEDNOCZEŚNIE wiele plików DAT - widm tego samego obiektu.
    Wywołanie wygląda wówczas tak:

    snid badane_widmo1.dat,badane_widmo2.dat,badane_widmo3.dat

    Po uśrednieniu badane jest widmo wynikowe. Program dokonuje porównania z zestawem szablonów widm zainstalowanych w folderze predefiniowanym. Obecnie jest to blisko 4000 widm. Można jednak wywołać analizę podając jako argument wywołania zupełnie inny, własny zestaw szablonów *.lnw, np:

    snid badane_widmo.dat templates/*.lnw

    Szablony takie można pobrać z sieci lub tworzyć własne. Mamy do tego odpowiednie narzędzie LOGWAVE. Nie będę go jednak tu omawiał, bo zdecydowanie przekroczyłbym granice przyzwoitości w wielkości posta na forum :)

    Tak jak napisałem - SNID jest programem dużo bardziej sparametryzowanym niż GELATO. Wszystkie to dodatkowe opcje aktywowane są jako argumenty wywołania komendy 'snid'. Jest ich tak dużo, że nie mamy tu miejsca na ich szczegółowe omówienie. Są tam między innymi:

    • zawężenia wielkości analizowanego widma lub maskowanie jego części 
    • parametry filtrowania dolnoprzepustowego
    • korekty widma dotyczące np. wpływu widma galaktyki macierzystej
    • określania zakresu wieku supernowej
    • zawężanie analizy do określonego typu SN lub wyłączanie określonych typów
    • zmiana parametrów jakości dopasowania (co wykorzystam za chwilę w przykładzie)
    • zmiana zakresu analizy przesunięcia ku czerwieni
    • i wiele innych - szczegóły na tej stronie

    Po wczytaniu szablonów program zapyta nas jeszcze o przewidywane przesunięcie ku czerwieni (podobnie jak w GELATO). Analiza mojego widma przy obniżeniu o 1 punkt wskaźnika jakości 'rlapmin' pokazała, że najprawdopodobniej  AT2020esx to supernowa typu IIP na 5 dni przed maksimum blasku. Jest to wynik realny biorąc pod uwagę, że obserwacji dokonałem 7 dni po odkryciu. Ze względu jednak na niski wskaźnik dopasowania, nie zdecydowałem się jeszcze na moje pierwsze zgłoszenie (i pierwsze ogólnie z obserwacji na terenie Polski) raportu klasyfikacyjnego do TNS. Obiekt do dziś dnia pozostaje oficjalnie niezidentyfikowany choć moje wyniki ogłosiłem na stronach http://www.rochesterastronomy.org/snimages 

    AT2020esx_bs_fa.thumb.png.7be09fa8298db7d156a2c6428d489794.png

     

    • Like 4
  10. 4 godziny temu, jolo napisał:

    Ciekawe jak jest zaimplementowany algorytm tego oprogramowania.

    Jestem ślepy albo dostałem jakiejś "pomroczności" !!
    Zapomniałem, że przecież przy każdym komunikacie na ATEL w którym raportowana jest spektroskopia SN podane są źródła !

    Odnalazłem je i tak więc dla: 

    • Thanks 1
  11. 4 godziny temu, jolo napisał:

    No jest jeszcze zdecydowanie pole do poprawy :)

    Łukasz, rzuć proszę okiem na jeden post wcześniej. Tę drugą analizę pokazałem celowo, tylko jako przykład "niedokończonej spektroskopii". Wyłącznie ta pierwsza (z wynikiem 100%) gdzie wykonałem wszystko "jak stoi w podręczniku" jest w pełni prawidłowa może być podstawą do zgłoszenia raportu klasyfikacyjnego. Chciałem tym tylko uświadomić, że widmo z pozoru wyglądające na prawidłowe, może takie nie być i przy tak słabych źródłach każdy etap zbierania danych i obróbki ma znaczenie.

    Co do algorytmu, to niestety nie znam szczegółów, a sam też jestem ciekaw. Masz rację, że uczenie maszynowe, czy też szerzej zagadnienia sztucznej inteligencji wydają się być wymarzone do zastosowania w tym przypadku. Twórcy GELATO nie zdradzają szczegółów. Dokopałem się tylko do pewnych informacji, ale dotyczących programu SNID, który omówię wkrótce. Jego zręby opracował John Tonry w pracy dotyczącej analizy przesunięcia ku czerwieni dla galaktyk (Tonry & Davis 1979)

  12. Chciałem Wam też pokazać jak wrażliwym na wszelkie niedoskonałości widma jest GELATO. Podobnie jest zresztą SNID (ale o tym innym razem). Aby to zaprezentować wziąłem do analizy widmo, które przedstawiłem wcześniej, w tym poście. Jego wadą jest to, że czas ekspozycji był zbyt krótki, ale przede wszystkim nie dokonałem korekty na charakterystykę instrumentu oraz ekstynkcję atmosferyczną. Na pierwszy rzut oka wydaje się, że widmo jest nawet bardzo podobne do "prawidłowego". Takie podobieństwo nie jest jednak wystarczające dla skutecznej analizy. Dowód, spójrzcie na wyniki. Jak błędnie zostało zinterpretowane to widmo i jakie kiepskie są wskaźniki jakości:

    image.png.f72720d465970b07d050ecc23799d3a0.png

    • Like 2
  13.  

    W jaki sposób przeprowadzić analizę widma nieznanego obiektu - możliwej supernowej, która będzie miała wartość klasyfikacyjną ?

    Zarejestrowanie widma nieznanego obiektu, post-processing zebranego materiału (redukcja tła, szumów, uwzględnienie charakterystyki instrumentu oraz ekstynkcji atmosferycznej) prowadzić powinno do uzyskania maksymalnie oczyszczonego widma. Kolejnym krokiem jest identyfikacja. Polega ona na porównaniu naszego widma nieznanej supernowej z widmami poprzednich - znanych. Przez kilkadziesiąt lat obserwacji mamy już zgromadzoną pokaźną, spektroskopową bazę SN-ych. Wyszukujemy zatem te, które najbardziej "pasują" do naszego, nowego widma. Można to zrobić ręcznie, ale proces ten można znacznie przyspieszyć korzystając z odpowiedniego oprogramowania. Sytuacja ta bardzo przypomina np. procedurę identyfikacji odcisków palców. Policja ma nieznane, zebrane odciski palców i próbuje zidentyfikować te odciski porównując z zebranymi w bazie danych. Oczywiście dziś pomagają w tym komputery wyposażone w stosowne oprogramowanie. Tak samo jest i tu.

    Przy identyfikacji supernowych obserwatoria korzystają najczęściej z dwóch narzędzi:

    1. GELATO (aplikacja webowa stworzona przez Aveta Harutyunyana we współpracy z Padova-Asiago Supernova Group)
    2. SNID (aplikacja desktopowa działająca w systemie Linux autorstwa Stéphane Blondina i Johna L. Tonry'ego)

    Omówię obydwa, ponieważ zasady korzystania z nich różnią się diametralnie. Dziś zacznę od GELATO, którego działanie przedstawię w praktyce.    

     

    Dnia 23 marca ponownie zebrałem materiał spektroskopowy supernowej SN 2020ue (tym razem dużo więcej, bo obiekt jest dość słaby 15.5m). Przeprowadziłem dla niej pełną procedurę z określeniem charakterystyki instrumentu oraz uwzględnieniem ekstynkcji atmosferycznej, aby widmo było maksymalnie dobrej jakości i przeszło pozytywnie surowy proces analizy.

    Sprawdzę teraz jakość uzyskanego widma za pomocą GELATO. Spróbujmy też wyobrazić sobie, że nie wiemy jakiego typu jest ta supernowa i nauczymy się przeprowadzać analizę widma z użyciem GELATO.

    Jeżeli chcemy skorzystać z aplikacji GELATO to najpierw musimy się w niej zarejestrować. Rejestracja jest bardzo prosta i nie wymaga wprowadzania żadnych wrażliwych danych.

    GelatoMain.png.b6d061ae38a51321f9354b42874587ca.png

    Po zalogowaniu i wciśnięciu przycisku "Classify your SN" mamy dostępne następujące okno:

    image.png.36bf8cbe70c4ef570f529e0897b14085.png

     

    Your SN (input) spectrum file:
    Wskazujemy nasz plik do analizy. Może być w formacie FIT (1D) lub prosty ASCII z rozszerzeniem TXT lub DAT. Każdy program do spektroskopii potrafi wyeksportować takie pliki. Ja swój plik z widmem, którym się tu posłużę podam Wam też na końcu. Będziecie więc mogli go pobrać i sami przećwiczyć działanie aplikacji.

    SN redshift or recession velocity:
    Podajemy przesunięcie ku czerwieni lub prędkość recesji. Program sam potrafi wykryć co wprowadziliśmy. Jeżeli będzie to wartość ułamkowa to przyjmie to jako przesunięcie ku czerwieni, jeżeli będzie całkowita, to prędkość. Wartości te możemy odczytać z baz danych, gdzie dla każdej galaktyki mamy podane "z" lub "Vr". Jeżeli nasze widmo już wcześniej zostało skorygowane o przesunięcie ku czerwieni (co jest raczej rzadko praktykowane) to wartość wpisujemy 0.

    Wnikliwy obserwator zauważy też funkcję ukrytych opcji dodatkowych (Advanced form) :

     

    • Shift/dither input spectrum - używamy w sytuacji gdy nie mamy pewności co do przesunięcia ku czerwieni. Program w swoim wyszukiwaniu obejmie większy zakres przesunięcia widma. Dłuższy czas oczekiwania na wynik.
    • Reduce spectral noise by applying: filtr dolnoprzepustowy - domyślnie 50A. Pozwala na wycięcie szumu i ułatwi identyfikację. Widzimy też tu doskonale dlaczego dla całego procesu wystarcza nam spektroskopia niskiej rozdzielczości 50A (R~100)
    • Deredden input spectrum by: "odczerwienienie" widma - jeżeli nasze widmo jest prawidłowo zarejestrowane z uwzględnieniem charakterystyki instrumentu oraz ekstynkcji atmosferycznej, to korygowanie widma nie jest konieczne i pozostawiamy E(B-V)=0
    • Use only the templates of: do porównania bierzemy tylko określone widma referencyjne
    • Skip the templates of: pomijamy określone widma referencyjne

    Wczytujemy nasz plik widma, a w polu SN redshift wprowadzamy wartość 0.003129 (dla galaktyki NGC 4636) i dostajemy wynik:

    Gelato.png.485f9c8140427110c30aafee8ed4c5ce.png

     

    Idealnie jest kiedy wynik porównania jest właśnie 100%

    Wciśnięcie linku "detailed table of best fitting templates" rozwija listę przeszłych supernowych najlepiej dopasowanych do naszego badanego widma. Widzimy, że najbardziej zbliżoną jest SN 1994D typu Ia. Jej wiek wynosił wówczas 53.5 dnia po maksimum. Sprawdźmy czy to się potwierdzi dla naszego badanego widma.

    Zarejestrowałem moje widmo dnia 23.03.2020. Supernowa SN 2020ue miała swoje maksimum dokładnie na przełomie stycznia i lutego. Tak więc 29 dni lutego + 23 dni marca daje nam w sumie 52 dni. Można więc przyjąć, że dokładność wskazana przez analizę widma okazała się bardzo dobra (53.5 dni).

    Parametr QoF (Quality of Fit) pokazuje zgodność naszego widma z danym widmem referencyjnym. Wartość dopuszczalna pozwalająca na uznanie zgodności powinna być większa niż 1.5.

    Wciśnięcie przycisku PLOT w ostatniej kolumnie pozwala nam zobaczyć grafikę z porównaniem obu widm:

    gelatoplot.thumb.png.4c86262514b2847f06c53581e0bb3bf1.png

     

    Podałem przykład supernowej, której widmo zarejestrowałem niedawno, ale której typ już był znany. Tak samo jednak procedura wyglądałaby w przypadku, jeżeli mielibyśmy do czynienia z obiektem nieznanym - dopiero możliwą supernową. Taki wynik analizy dałby nam wówczas zielone światło aby rezultaty zgłosić do TNS jako raport klasyfikacyjny.

    Załączam obiecany mój plik widma SN 2020ue:

    SN2020eu_JaroslawGrzegorzek.FIT

     

     

     

     

     

     

     

    • Like 3
  14. W dniu 22.03.2020 o 17:01, jolo napisał:

    No to jest problem :( Normalnie przy bezpośrednio podpiętej ASI290 w 8" w kilka sekund sięga się do 15mag. Tutaj ta sama kamerka w 10" potrzebuje 5s żeby guidować na gwiazdkach 12mag :( 

    Właśnie tego nie rozumiem. Dlaczego taka degradacja zasięgu. Spójrz poniżej. Obraz z guidera Alpy. Szczelina taka sama jak u mnie i podobna pod względem jakości do OVIO. Kamera to też nie "demon czułości", a zobacz jakie gwiazdy rejestruje przy czasie 30 sekund.

    image.png.1b0ecdc208fd3f77938b71a2a9ae2f70.png

×
×
  • Dodaj nową pozycję...

Powiadomienie o plikach cookie

Umieściliśmy na Twoim urządzeniu pliki cookie, aby pomóc Ci usprawnić przeglądanie strony. Możesz dostosować ustawienia plików cookie, w przeciwnym wypadku zakładamy, że wyrażasz na to zgodę.

© Robert Twarogal * forumastronomiczne.pl * (2010-2023)