for i in range(5,9): importuvfits(fitsfile="fitsfiles/3c273.fits"+str(i), vis="3c273."+str(i)+".ms")

Samankaltaiset tiedostot
importvla(archivefiles=["as649_1","as649_2","as649_3","as649_4"], vis="ngc2403.ms")

Radiointerferometria II

Harjoitustyö: Supernovajäänteen 3C 391 EVLA-kontinuumihavainnot taajuuksilla 4.6 ja 7.5 GHz

Visibiliteetti ja kohteen kirkkausjakauma

Radioastronomia harjoitustyö; vedyn 21cm spektriviiva

Mittaukset ja kalibrointi

Ohjelmistoradio tehtävät 4. P1: Ekvalisointi ja demodulaatio. OFDM-symbolien generoiminen

MrSmart 8-kanavainen lämpötilamittaus ja loggaus, digitoija ja talletusohjelma

OCAD KOULUTUS ALITTELIJOILLE OCAD PERUSTEET

1 Perussuureiden kertausta ja esimerkkejä

Muita kuvankäsittelyohjelmia on mm. Paint Shop Pro, Photoshop Elements, Microsoft Office Picture Manager

MOODLE-OHJE: Liitetiedoston lisääminen ja päivittäminen

MPCC-työkalua voidaan käyttää yhden laitteen valvontaan ja yhden tai useamman laitteen konfigurointiin (Modbus broadcast, osoite 0).

Tekstieditorin käyttö ja kuvien käsittely

YH2: Office365 II, verkko-opiskelu

Matriisit ovat matlabin perustietotyyppejä. Yksinkertaisimmillaan voimme esitellä ja tallentaa 1x1 vektorin seuraavasti: >> a = 9.81 a = 9.

MALLIN RENDERÖINTI KUVAKSI TAI VIDEOKSI SOLIDWORKS 2012 VERSIOLLA

Harjoituksen aiheena on tietokantapalvelimen asentaminen ja testaaminen. Asennetaan MySQL-tietokanta. Hieman linkkejä:

9. Vektorit. 9.1 Skalaarit ja vektorit. 9.2 Vektorit tasossa

RAKE-vastaanotinsimulaatio. 1. Työn tarkoitus. 2. Teoriaa. 3. Kytkentä. Tietoliikennelaboratorio Versio

Raspin Geany-IDE:n etäkäyttö

ASCII-taidetta. Intro: Python

DL SOFTWARE Uumajankatu 2 Umeågatan FIN VAASA/VASA FINLAND +358-(0) Fax +358-(0)

padvisor - pikaohje - työkalu SATRON Smart/Hart dp- ja painelähettimiä varten

Videon tallentaminen Virtual Mapista

YH1b: Office365 II, verkko-opiskelu

Sukelluskeräily, Pelihahmon liikuttaminen. Tee uusi hahmo: Pelihahmo. Nimeä se. Testaa ikuisesti -silmukassa peräkkäisinä testeinä (jos) onko jokin

Ohjeita. Datan lukeminen

Käyttöohje. Boa Open Access. Helsinki Ohjelmistotuotantoprojekti HELSINGIN YLIOPISTO Tietojenkäsittelytieteen laitos

Kahoot! Kirjautuminen palveluun. Sinikka Leivonen

Tämä on PicoLog Windows ohjelman suomenkielinen pikaohje.

SIVIILEIHIN KOHDISTUNEET KONFLIKTIT AFRIKASSA. Matias Järvinen 2019

Matlabin perusteita Grafiikka

12. Kuvankäsittely. 1. CCD havainnot. 2. CCD kuvien jälkikäsittely 3. FITS. 4. Kuvankatseluohjelmistoja. 5. Kuvankäsittelyohjelmistoja. 6.

Asennuksessa kannattaa käyttää asennusohjelman tarjoamia oletusarvoja.

7.4 Fotometria CCD kameralla

TL5503 DSK, laboraatiot (1.5 op) Suodatus 2 (ver 1.0) Jyrki Laitinen

KÄYTTÖÖN. Koulukirjat tietokoneelle PIKAOHJEET PAPERPORT -OHJELMAN. Sisällysluettelo

Sukelluskeräily. Pelihahmon liikuttaminen. Aarre ja pisteet

HF-4040 Signaalivoimakkuusmittarin. käyttökoulutus

Radioastronomian käsitteitä

7. Kuvankäsittely. 1. CCD havainnot. 2. CCD kuvien jälkikäsittely 3. FITS. 4. Kuvankatseluohjelmistoja. 5. Kuvankäsittelyohjelmistoja. 6.

Mitä on konvoluutio? Tutustu kuvankäsittelyyn

3. Vasemman reunan resurssiselaimen Omiin resursseihin luodaan uusi Handmade -niminen kansio.

Luento 4. Timo Savola. 21. huhtikuuta 2006

Kieliteknologian ATK-ympäristö Toinen luento

Kon Konepajojen tuotannonohjaus: ILOG CPLEX Studion käyttö

YKSIKÖT Tarkista, että sinulla on valittuna SI-järjestelmä. Math/Units Ohjelma tulostaa/käyttää laskennassaan valittua järjestelmää.

TIETOKONE JA TIETOVERKOT TYÖVÄLINEENÄ

Phantom / H3-3D Gimbal Kalibrointiohjeet. Aloitus:

AutoChart oma kartoitustyökalusi

Laskuharjoitus 9, tehtävä 6

Paikkatieto-ohjelmistot maataloudessa

Tekstinkäsittelyn jatko KSAO Liiketalous 1. Osanvaihto näkyy näytöllä vaakasuorana kaksoispisteviivarivinä ja keskellä riviä lukee osanvaihdon tyyppi

XFYS4336 Havaitseva tähtitiede II

H5P-työkalut Moodlessa

Ilmaisia ohjelmia laserkeilausaineistojen käsittelyyn. Laserkeilaus- ja korkeusmalliseminaari Jakob Ventin, Aalto-yliopisto

Teledyne Optech Titan -monikanavalaser ja sen sovellusmahdollisuudet

SeaMonkey pikaopas - 1

MOODLE-KURSSIN LAATIMINEN /OPETTAJAN OHJEET

Tieteellinen laskenta 2 Törmäykset

Ohjelmoinnin perusteet Y Python

Subversion-ohje. Linux Traffic Control-käyttöliittymä Ryhmä paketti2

Bitnami WordPress - Asenna WordPress koneellesi. Jari Sarja

Drupal-sivuston hallintaopas

Radiointerferometria. Plateau de Bure (millimetrialue) Very Large Telescope (näkyvä valo ja infrapuna)

S11-04 Kompaktikamerat stereokamerajärjestelmässä. Projektisuunnitelma

Pythonin Kertaus. Cse-a1130. Tietotekniikka Sovelluksissa. Versio 0.01b

Valotuslasi. 1. Aseta originaalit etusivut ylöspäin syöttölaitteen syöttöalustalle. Siirrä syöttöohjain originaaleja vasten.

2 Konekieli, aliohjelmat, keskeytykset

Verkkoliittymän ohje. F-Secure Online Backup Service for Consumers 2.1

OHJELMOINTI RMS RS1 DTM POM TDC INFO. DCM-RM1 status OK CLEAR DCM ALARM SENSOR ALARM DTM LIMITS LIMIT 1 TDC LIMITS ENTER LIMIT MALFUNCTION LIMIT 2

Johdanto. 1 Johdanto Elite-3x. Aloitus. Painikkeet ja säätimet

LABORATORIOTYÖ (4 h) LIITE 1/1 ANTENNIMITTAUKSIIN TUTUSTUMINEN

Hieman linkkejä: lyhyt ohje komentoriviohjelmointiin.

ELEC C4140 Kenttäteoria (syksy 2016)

6. Valitse avautuneesta ikkunasta Add-painike!

Febdok 6.0 paikallisversion asennus OHJEISTUS

TEEMA 2 Aineistot. Kirjautuminen Moodleen. Sisältö. Kirjaudut Moodleen sivulta Voit vaihtaa kielen valikosta.

Passikuva - Käyttöohje Pispalan Insinööritoimisto Oy

INTERBASE 5.0 PÄIVITYS VERSIOON 5.6

Moodle-oppimisympäristö

Worldpress ohje. Artikkelin kirjoittaminen, päivittäminen, kuvan, linkin, lomakkeen ja Google-kalenterimerkkinnän lisääminen

Purentafysiologinen status

Jäsenrekisteri (dos) Kirjuri tekstinkäsittely Vuosipäivitys

Excel-taulukkoon X- ja Y-sarakkeisiin tallennettujen koordinaattien muuntaminen paikkatietokohteiksi

Ohjeita LINDOn ja LINGOn käyttöön

Samurai helppokäyttöinen ohjelma melun ja värähtelyjen mittauksiin

JAKELUPISTE KÄYTTÖOHJE 2/6

EeNet materiaalit ohje

Kerta 2. Kerta 2 Kerta 3 Kerta 4 Kerta Toteuta Pythonilla seuraava ohjelma:

Asteri Vuokrankanto (Dos) Vuosipäivitys

ELEC C4140 Kenttäteoria (syksy 2015)

4 17.1/27/75/10 R. Puranen

Venekilpailu! Esteiden väistely ja hahmon ohjaaminen

Mittaustietojen SAF-aineistokuvaus kaasudatahubiin

Haka-palveluiden valvonta ja tilastointi AAIEye -työkalun avulla. Mika Suvanto, CSC

Ohjelmoinnin peruskurssi Y1

OPAS KULTA2 -JÄRJESTELMÄN KÄYTTÖÖN

Liitosesimerkki Tietokannan hallinta, kevät 2006, J.Li 1

Transkriptio:

Interferometria CASA-harjoitustyö NGC4826 (Messier 64) 1 Datan valmistelu Työssä kalibroidaan ja kuvataan galaksista NGC4826 mitattu CO-viivakartoitus. Kartta on mosaiikki, joka käsittää 7 pointingia (vaihekeskipistettä, visibiliteettitiedostossa lähteet ( fields ) 2 7). Kalibrointilähteinä on käytetty kvasaaria 3C273 (vuontiheyskalibraattori) ja BL Lac -kohdetta 1310+323 (vaihekalibraattori). Käytännön syistä visibiliteettitiedosto useassa fits-tiedostossa, jotka pitää aluksi lukea koneelle ja yhdistää CASA:n tuntemaan tiedostoformaattiin measurement set. 1) Imuroi pakattu tar-tiedosto ngc4826.fitsfiles.tgz kurssin kotisivun linkistä. 2) Räjäytä tervapallo valitsemaasi työhakemistoon: >tar xzf ngc4826.fitsfiles.tgz Tuloksena on hakemisto fitsfiles, joka sisältää 16, alunperin Miriad:illa kirjoitettua fits-tiedostoa. Tiedostot on nimetty lähteiden 1310+323 (vaihekalibraattori), 3C273 (vuotiheyskalibraattori) ja NGC4826 (tiedekohde) mukaan. 3) Käynnistä CASA komennolla >casapy 4) Muunna fits-tiedostot CASA:n ymmärtämiksi measument set :eiksi importuvfits(fitsfile="fitsfiles/3c273.fits5",vis="3c273.5.ms") importuvfits(fitsfile="fitsfiles/3c273.fits6",vis="3c273.6.ms") importuvfits(fitsfile="fitsfiles/3c273.fits7",vis="3c273.7.ms") importuvfits(fitsfile="fitsfiles/3c273.fits8",vis="3c273.8.ms") Voit myös suorittaa ylläolevat komennot python-silmukalla: for i in range(5,9): importuvfits(fitsfile="fitsfiles/3c273.fits"+str(i), vis="3c273."+str(i)+".ms") (Jotta silmukka toimisi, toistokertojen täytyy ylittää tiedostojen määrä yhdellä). Ehkä on helpointa muuntaa toiset tiedostot silmukalla: for i in range(9,17): importuvfits(fitsfile="fitsfiles/1310+323.ll.fits"+str(i), vis="1310+323."+str(i)+".ms") for i in range(5,9): importuvfits(fitsfile="fitsfiles/ngc4826.ll.fits"+str(i), vis="ngc4826."+str(i)+".ms") 1

5) Yhdistä tiedostot yhdeksi measurement setiksi, jonka nimi olkoon ngc4826.ms : concat(vis=["3c273.5.ms","3c273.6.ms","3c273.7.ms","3c273.8.ms", "1310+323.9.ms","1310+323.10.ms","1310+323.11.ms", "1310+323.12.ms","1310+323.13.ms","1310+323.14.ms", "1310+323.15.ms","1310+323.16.ms","ngc4826.5.ms", "ngc4826.6.ms","ngc4826.7.ms","ngc4826.8.ms"], concatvis="ngc4826.ms",freqtol="",dirtol="1arcsec",async=false) 2 Datan visualisointi ja flaggaus 6) Tutki tiedoston ngc4826.ms sisältöä: listobs(vis= ngc4826.ms ) Katso loggerin yhteenvetoa. Pane merkille mitkä field ID numerot vastaavat mitäkin lähdettä, ja missä spektri-ikkunoissa, spw, näitä on mitattu. Montako antennia on käytössä? 7) Plottaa vibiliteettejä, esim. aluksi vain antenniparille 8&10. Antennien keskinäiset sijainnit saat selville komennolla plotants(vis= ngc4826.ms ). plotms(vis= ngc4826.ms,antenna= 8&10 ) Oletusakselit ovat xaxis= time, yaxis= amp 3C273 (vuontiheyskalibraattori) a) Kompakti, skriptiin sopiva tapa: plotms(vis= ngc4826.ms,xaxis= uvdist,yaxis= amp,field= 0,spw= 0~3, avgchannel= 1000,title= 3C273 SPW 0~3 ) b) Voit suorittaa saman komennon myös valitsemalla plotms:n oletustaskiksi ja antamalla erikseen parametrien arvoja: inp plotms xaxis= uvdist yaxis= amp... go c) Kolmas tapa on vain käynnistää plotms-task plotms() 2

ja asettaa parametrit graafisessa käyttöliittymässä. 1310+323 (vaihekalibraattori) plotms(vis= ngc4826.ms,xaxis= uvdist,yaxis= amp,field= 1,spw= 4~11, averagedata=true,avgchannel= 1000,title= 1310+323 SPW 4~11 ) NGC4826 plotms(vis= ngc4826.ms,xaxis= velocity,yaxis= amp,field= 2, spw= 12~15,antenna= 1&7,avgtime= 1e7,avgscan=True, title= Field 2 SPW 12~15 ) Tutki visibiliteettejä plotms-taskilla lähde kerrallaan. 8) Flaggaa flaggaa poikkeavat visibiliteetit, ks. erityisesti kenttä 8: plotms(vis= ngc4826.ms,xaxis= time,yaxis= amp,field= 8,spw= 12~15, title= Field 8 SPW 12~15 ) Flaggaa lisäksi kaikista spektri-ikkunoista äärimmäiset kanavat, siis spw 0 3:0 1;62 63, spw 4 11:0 1;30 31, spw 12 15:0 1;62 63, käyttämällä epäinteraktiivista flagdatataskia: flagdata(vis= ngc4826.ms, mode= manualflag, spw= 0~3:0;1;62;63,4~11:0;1;30;31,12~15:0;1;62;63 ) Kentässä 8 antennien 3&9 välisessä korrelaatiossa spektri-ikkunassa 15 näkyvä häiriö voidaan flagata myös komennolla flagdata(vis= ngc4826.tutorial.ms, mode= manualflag, field= 8, spw= 15,antenna= 3&9, timerange= 1998/04/16/06:19:00.0~1998/04/16/06:20:00.0 ) 9) Tallenna flaggaukset flagmanager(vis= ngc4826.ms,mode= save,versionname= myflags, comment= My flags,merge= replace ) 3 Kalibrointi Näille havainnolle ei tarvitse tehdä kaistakalibrointia (bandpass calibration). Bandpass on hyvin tasainen, koska kaistanmuoto on kalibrointu jo havaintojen aikana (online bandpass calibration). Aloitetaan kiinnittämällä vuontiheysskaala 10) Aseta 3C273:n vuontiheydeksi Stokes I = 23 Jy. Tässä itseasiassa vain kirjoitetaan kalibraattorin malli visibiliteettitiedostoon. 3

setjy(vis= ngc4826.ms,field= 0,fluxdensity=[23.0,0.,0.,0.],spw= 0~3 ) 11) Ratkaise vahvistus- ja vaihekorjaukset lähteille 3C273 ja 1310+323 sekä kirjoita nämä kalibrointitaulukkoon gaincal(vis= ngc4826.ms, caltable= ngc4826.gcal, field= 0,1, spw= 0~11, gaintype= G, minsnr=2.0, refant= ANT5, gaincurve=false, opacity=0.0, solint= 30s, combine= spw ) 12) Siirrä vuontiheysskaala vaihekalibraattorille 1310+323 fluxscale(vis= ngc4826.ms, caltable= ngc4826.gcal, fluxtable= ngc4826.fcal, reference= 3C273, transfer=[ 1310+323 ]) 13) Piirrä saadut kalibraatioratkaisut amplitudi vs. aika plotcal(caltable= ngc4826.fcal, xaxis= time, yaxis= amp, field= ) vaihe vs. aika plotcal(caltable= ngc4826.fcal, xaxis= time, yaxis= phase, field= ) Katso nämä myös kullekin antennille erikseen, esim. plotcal(caltable= ngc4826.fcal,xaxis= time, yaxis= phase, field=, antenna= 1 ) signaali/kohina-suhde plotcal(caltable= ngc4826.fcal, xaxis= time, yaxis= snr, field= ) 14) Korjaa visibiliteetit kalibraatiotaulukoiden mukaisesti applycal(vis= ngc4826.ms, field=, spw=, gaincurve=false, opacity=0.0, gaintable= ngc4826.fcal, spwmap=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]) 15) Tutki kalibroituja visibiliteettejä 3C273 Vertaa kalibroituja ja kalibroimattomia visibiliteettejä, laske kanavat yhteen ja ota aikakeskiarvo -ensin kalibroidut visibiliteetit 4

field = 0 spw = 0~3 plotms(vis= ngc4826.ms,xaxis= uvdist,yaxis= amp,field=field, spw=spw,avgchannel= 1000,xdatacolumn= corrected, ydatacolumn= corrected,avgtime= 1e7,avgscan=True, title= Field +field+ SPW +spw) -sitten kalibroimattomat plotms(vis= ngc4826.ms,xaxis= uvdist,yaxis= amp,field=field,spw=spw, averagedata=true,avgchannel= 1000,xdatacolumn= data, ydatacolumn= data,avgtime= 1e7,avgscan=True, title= Field +field+ SPW +spw) Toista sama lähteelle 1310+323: field = 1 spw = 4~11 Käytä myös akseleita xaxis= real, yaxis= imag, xdatacolumn= corrected, ydatacolumn= corrected. Oikein kalibroidun pistelähteen pitäisi muistuttaa pallomaista tähtijoukkoa. Tässä voi flagata poikkeavia pisteitä ja palata takaisin gaincal-kohtaan. NGC4826 piirrä visibiliteettispektri plotms(vis= ngc4826.ms,xaxis= velocity,yaxis= amp,field= 2~8, spw= 12~15,averagedata=True,xdatacolumn= corrected, ydatacolumn= corrected,avgtime= 1e7, avgscan=true, title= Field 2~8 SPW 12~15,antenna= ) Katso myös kenttiä 2,3,...,8 erikseen. Flaggaa poikkeavat visibiliteetit, jos semmoisia näkyy. Integroitu spektri, esim. kenttä 2, spektri-ikkuna 12: field= 2 spw= 12 plotms(vis= ngc4826.ms,xaxis= velocity,yaxis= amp,field=field,spw=spw, averagedata=true,ydatacolumn= corrected,avgtime= 1e7, avgscan=true,title= Field +field+ SPW +spw,antenna= 1&7 ) 4 Lähteiden erottelu kuvausta varten 16) Kirjoita korjatut visibiliteetit lähdekohtaisiin tiedostoihin taskilla split: 3C273 5

split(vis= ngc4826.ms,outputvis= 3C273.split.ms, field= 0,spw= 0~3:0~63, datacolumn= corrected ) 1310+323 split(vis= ngc4826.ms, outputvis= 1310+323.split.ms, field= 1, spw= 4~11:0~31, datacolumn= corrected ) NGC4826 split(vis= ngc4826.ms,outputvis= ngc4826.split.ms, field= 2~8,spw= 12~15:0~63,datacolumn= corrected ) 5 Kuvaus 17) Kuvaa aluksi vaihekalibraattori taskilla clean Raakakuva clean(vis= 1310+323.split.ms,imagename= 1310+323.dirty,cell=[1.,1.], imsize=[256,256],field= 0,spw= 0~7,threshold=10.,mode= mfs, psfmode= clark,niter=0,stokes= I ) Puhdistettu kuva clean(vis= 1310+323.split.ms,imagename= 1310+323.clean,cell=[1.,1.], imsize=[256,256],field= 0,spw= 0~7,threshold=10.,mode= mfs, psfmode= clark,niter=100,stokes= I ) Katso kuvia viewerillä: viewer( 1310+323.dirty.image ) viewer( 1310+323.clean.image ) 18) Kuvaa NGC4826:sta tehty mosaiikki. Mosaiikki koostuu seitsemästä kentästä (field:0 6): F3 (field 3) F2 (field 2) F4 (field 4) F0 (field 0) F1 (field 1) F5 (field 5) F6 (field 6) Spektrissä on neljä spektri-ikkunaa (spw:0 3), joissa kussakin on 64 kanavaa, siis yhteensä 4 64 = 256 kanavaa. Havainnot on tehty 7 m antenneilla aallonpituudella λ = 2.7 mm. Yksittäisen antennin keilan puoliarvoleveys (primary beam): FWHM 1.6. Synteettisen keilan koon pitäisi olla n.5 8. 6

clean(vis= ngc4826.split.ms,imagename= ngc4826.clean,field= 0~6, spw= 0~3,cell=[1.,1.],imsize=[256,256],stokes= I, mode= channel,nchan=36,start=35,width=4, interpolation= linear,psfmode= clark,imagermode= mosaic, scaletype= SAULT,cyclefactor=4,ftmachine= mosaic, niter=10000,threshold= 45mJy, restfreq= 115.2712GHz,interactive=F, minpb=0.3,pbcor=false) Tässä keskitaajuudeksi on asetettu viivan CO(J = 1 0) lepotaajuus. Mosaiikin Sault -painotus tuottaa tasaisen kohinan kuva-alalle. Iterointien määrä (paramater niter) on niin suuri, että kynnys (threshold) tulee vastaan. Kokeile myös arvoa interactive=t. Tällöin viewer tuo aika ajoin kuvan esille jolloin voi taskille myös antaa puhdistettavan alueen interaktiivisesti. Paras tulos saadaan, kun puhdistettava alue noudattaa emissioalueen rajoja. Tarkastele kuvaa viewer( ngc4826.clean.image ) 6 Keilakorjaus Taskissa clean käytetty asetus pbcor=false aiheuttaa sen, että keilakorjausta ei tehdä. Näin saadaan melko kaunis kuva, mutta vuontiheysskaaala ei ole oikea kuvan reunoilla. Oikeat vuontiheydet pitää lukea keilakorjatusta kuvasta, joka saadaan joko 1) jakamalla yo. kuva.fluxkuvalla, tai 2) asettamalla cleanissä pbcor=true. Käytämme tässä tapaa 1) taskin immath avulla: immath(outfile= ngc4826.clean.pbcor, imagename=[ ngc4826.clean.image, ngc4826.clean.flux ], mode= evalexpr,expr= IM0/IM1 ) Tarkastele kuvaa viewer( ngc4826.clean.pbcor ) 7 Momenttikuvat 19) Lasketaan kuvan 0. ja 1. momentti, eli viivapinta-alakartta ja nopeuskartta taskilla immoments. Viiva-pintalakartta lasketaan keilakorjatusta kuvasta, jotta saadaan oikea vuontiheysskaala, mutta nopeuskartassa voidaan käyttää korjaamatonta kuvaa, jossa on pienempi kohina, sillä keilakorjaus ei vaikuta nopeusjakaumaan. 7

immoments(imagename= ngc4826.clean.pbcor, moments=0,axis= spectral,chans= 7~28, outfile= ngc4826.moments.integrated ) immoments(imagename= ngc4826.clean.image, moments=1,axis= spectral,includepix=[0.2,1000.0], chans= 7~28,outfile= ngc4826.moments.velocity ) Tarkastele näitä kuvia: viewer( ngc4826.moments.integrated ) viewer( ngc4826.moments.velocity ) 8 Statistiikka 20) Pane muistiin puhdistetun ja keilakorjatun kuvan maksimit (paikka ja arvo) sekä rms-kohina emissioalueen ulkopuolella käyttämällä taskia imstat: maksimit imstat( ngc4826.clean.image ) imstat( ngc4826.clean.pbcor ) rms-kohina imstat( ngc4826.clean.image,box= 108,108,148,148, chans= 0,1,2,3,4,5,30,31,32,33,34,35 ) imstat( ngc4826.clean.pbcor,box= 108,108,148,148, chans= 0,1,2,3,4,5,30,31,32,33,34,35 ) 21) Tutki myös momenttikuvia imstat( ngc4826.moments.integrated ) Pane merkille maksimi ja rms-kohina. imstat( ngc4826.moments.velocity ) Pane merkille nopeuden mediaani. 8