L
light-curve-preprocessing
Czyść dane krzywych blasku przed analizą okresowości — usuń szumy, trendy i artefakty instrumentalne
Instalacja
Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.
Instalacja
O skillu
Skill do przetwarzania i czyszczenia astronomicznych krzywych blasku. Przygotuj dane do analizy okresowości poprzez usuwanie wartości odstających, eliminację trendów długoterminowych, wyrównywanie i obsługę flag jakości danych. Pracuje z biblioteką lightkurve i ogólnymi szeregami czasowymi. Niezbędny krok przed wykrywaniem planet pozasłonecznych i analizą zmienności gwiazd.
Jak używać
- Zainstaluj bibliotekę lightkurve i upewnij się, że masz dostęp do danych krzywych blasku (np. z misji TESS). 2. Załaduj dane krzywej blasku do obiektu lightkurve — skill pracuje z tymi strukturami danych. 3. Usuń wartości odstające za pomocą sigma clippingu (sigma=3 dla standardowego usunięcia ~0,3% danych, sigma=5 dla konserwatywnego podejścia). 4. Wyrównaj krzywą blasku metodą flatten() z parametrem window_length dostosowanym do twojego zestawu danych (300-500 dla TESS, 500-1000 dla trendów długoterminowych) — funkcja wykorzystuje filtr Savitzky-Golay'a. 5. Obsłuż flagi jakości danych i opcjonalnie usuń zmienność gwiazdową (rotacja, pulsacje) za pomocą dopasowania sinusoidalnego. 6. Przekaż oczyszczone dane do następnego etapu analizy okresowości.
Podobne skille
G
game-development
autor: davila7
Frontend
32,57636112
B
browser-use
autor: browser-use
Frontend
117,71123107
F
frontend-ui-ux
autor: code-yeongyu
Frontend
69,9751884
S
svg-precision
autor: dkyazzentwatwa
Frontend
116233466
D
domain-name-brainstormer
autor: ComposioHQ
Frontend
76,91121116
B
better-icons
autor: better-auth
Frontend
1,3732037