Theorie

Abgrenzung zu modulierten Signalen

In der RA werden -von Pulsaren abgesehen- nur Rauschbeiträge gemessen. Sie können vom Eigenrauschen nur unterschieden werden, wenn ihr quadratischer Mittelwert über dem Mittelwert des Eigenrauschens liegt. In allen anderen Funkanwendungen (Radio Hams, Mobilfunk, WLAN: hier vor allem schnelle Schaltvorgänge) treten Modulationsinhalte als Unterscheidungsmerkmal auf. Sie sind streng zu vermeiden und die Prüfung auf Normalverteilung ist obligat. In langen Zeitreihen können gestörte Bereiche per Wahrscheinlichkeitstest ganz ausgeschlossen werden. (Analogie zur Aufsummierung bester Bilder in CCD-Anwendungen).

--uKu 08:40, 20. Aug. 2009 (UTC)

Die räumliche (zweidimensionale) Auflösung

• Faltungstheorem (Convolution)

Zur Verdeutlichung kann in der Planetariumssoftware (hier: kstars) die Antennenkeule bei 3dB Randabfall eingestellt werden. (Option stf/sichtfeld deutschsprachig, fov/field of view englischsprachige Fassung).

• Inverser Prozess, Deconvolution

Wenn man das wüsste. Offenbar muss sich die Übertragungsfunktion wenigstens in zwei bekannten Merkmalen unterscheiden oder besser, es gäbe dann zwei verschiedene Ü-Funktionen mit diversen Verteilungen. Nachdenk, Seufz. Prüfgegenstand für Aperturbelegung ohne Sendebetrieb an Punktquelle.

--uKu 16:59, 16. Aug. 2009 (UTC)

Zeitreihen und Datenreduktion

• Die Behandlung zeitlich aufgelöster Messungen im Frequenzraum

Mittelung über Perioden (Pulsare) im Frequenzraum. Es erscheint möglich,

I über das kde-Programm kst (Zufallsgenerator mit aufgesetztem Impuls).

Ia über Zufallszahlgenerator mit aufgesetztem Impuls in c++

II. Aufsummierung über AM-Demodulation ebenso softwareseitig

• Prüfung auf Normalverteilung ist obligat

• Stichprobe: Students Test als Wahrscheinlichkeitswert

• Akzeptanzgrenzen für Messwerte

"Messungen bis 5% Genauigkeit sind akzeptabel,bis 10% hinnehmbar, >10% sind Abschätzungen" Provokation

• Das Histogramm über Zeit und Frequenz als Grundaussage

--uKu 16:59, 16. Aug. 2009 (UTC)

Ausgleichsrechnungen

• Gridding. Scatterings mit smooth-Algorithmen bearbeiten? Die Stabilitätskriterien lauten: wenn $y(x^{*})\approx y^{*}(x)$ dann ist das Verfahren stabil, sollte bei diesen geringen Raumfrequenzen zutreffen

• eindimensionale Algorithmen

Polynomsplines sind in jedem Falle unzulässig, sie neigen zu Schwingungen im Außenbereich. Besser: Bezier- oder B-Splines (B steht für Basis). B-Splines sind verfahrensstabile, gewichtete Polynomsplines.

• zweidimensionale Algorithmen

s.o. Eigentlich sind alle Messwerte über Raumrichtungen zweidimensional zu rechnen. B-Splines untersuchen auf die Möglichkeit, mit statistischen Voruntersuchungen die Anzahl der notwendigen Messwerte zu optimieren/reduzieren. Lücken im Binning anderweitig schliessen (macht bspline nicht). Filterung über max. Raumfrequenz. Literatur: RTData in /home/svnlocal/ des kleinen Radioastronomen, eine 2D-DFT von hgz.

• Algorithmen in C++ resp. Macros

--uKu 16:59, 16. Aug. 2009 (UTC)

Softwarevorschläge unter LINUX

• root aus der CERN-Bibliothek

• gnuplot (für wenig Bearbeitung, v.a. Zeitreihen)

• kst für Bearbeitungen über mehrere Stufen, auch aktuelle Werte. S. Beispiel

  

  Beispiel einer Messwertdarstellung in kst

  einer Zeitreihe (oben) und ihres Spektrums (unten), beide noch ohne Beschriftung. --uKu 18:58, 21. Sep. 2009 (UTC)