Repositório UNIFEI UNIFEI - Campus 1: Itajubá PPG - Programas de Pós Graduação Dissertações
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Tipo: Dissertação
Título: Otimização dos modos de operação do sistema de aquisição do instrumento SPARC4
Autor(es): BERNARDES, Denis Varise
Primeiro Orientador: SPADOTI, Danilo Henrique
metadata.dc.contributor.advisor-co1: MARTIOLI, Eder
Resumo: Esse trabalho apresenta o método desenvolvido para a otimização da performance dos EMCCDs do instrumento astronômico SPARC4. Para tanto, foram desenvolvidas duas bibliotecas em linguagem Python para o cálculo da relação sinal-ruído e da frequência de aquisição do CCD em função do seu modo de operação. Estas bibliotecas são utilizadas para a otimização dos parâmetros do CCD. São disponibilizados três modos de otimização: (1) otimizar a relação sinal-ruído, (2) otimizar a frequência de aquisição e (3) otimizar ambos os parâmetros ao mesmo tempo. Este último utiliza o Método de Otimização Bayesiano para a determinação do modo ótimo. Foi realizada uma série de testes para validação do funcionamento do método desenvolvido. Para a realização destes testes, foi implementado um simulador imagens artificiais para simular a imagem de uma estrela adquirida pelos CCDs. Após a validação, aplicou-se o método para a otimização do modo de operação dos CCDs para uma série de dados de noites de observação realizadas no observatório Pico dos Dias. Foi possível obter uma melhora na performance dos CCDs para todas as noites analisadas. Caso este método fosse utilizado como uma ferramenta para a otimização dos CCDs, seria possível obter uma economia de tempo de telescópio de 97,17 %, 65,08 % e 77,66 % para os modos de otimização 1, 2 e 3, respectivamente. Concluiu-se que o método desenvolvido pode ser utilizado para a determinação do modo de operação dos CCDs do SPARC4, contribuindo com uma melhora na qualidade dos dados científicos obtidos no observatório, assim como na alocação de uma maior quantidade de projetos para o mesmo número de noites.
Abstract: This work presents a methodology developed to optimize the performance of the EMCCDs of the SPARC4 instrument. It was developed two packages in Python to calculate the signal-to-noise ratio and the acquisition rate of the CCDs, according to its operation mode. Each of these packages are used in the optimization of the parameters of the CCDs. It has been developed the following three methods for optimization: (1) optimize the signalto- noise ratio, (2) optimize the acquisition rate, and (3) optimize both parameters at the same time. The latter uses the Bayesian Optimization Method to determine the optimum mode. It has been performed a series of tests to validate the method. To accomplish these tests, it has been developed an artificial image simulator to simulate a star image acquired by the cameras. After the tests, it has been applied the method to optimize the operation mode of the CCD for a series of archival data from several nights of observations carried out at the Picos dos Dias Observatory. It was possible to obtain an improvement in the CCD performance for all nights analyzed. We show that if this method was used as a tool to optimize the operation mode of the CCDs, it would have been possible to save an amount of telescope time equivalent to 97.17 %, 65.08 %, and 77.66 %, for optimizaton modes 1, 2, and 3, respectively. We conclude that this method can be used to determine the operation mode of the SPARC4 CCDs, where it can contribute to an improvement in the quality of the scientific data acquired at the observatory as well as in the allocation of larger projects for the same number of nights.
Palavras-chave: SPARC4
Otimização
CCD
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::CIRCUITOS ELETRICOS
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Itajubá
Sigla da Instituição: UNIFEI
metadata.dc.publisher.department: IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia Elétrica
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2201
Data do documento: 30-Jun-2020
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