Astronomie

Obtention de deltaT pour une utilisation dans le logiciel

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Je développe actuellement une application javascript dans laquelle je souhaite calculer la position approximative du soleil. Cela fonctionne assez bien mais nécessite que la valeur de deltaT (TT-UT) soit définie en fonction de l'année pour laquelle je veux calculer la position solaire.

Actuellement, j'utilise une valeur par défaut de 67 pour mon calcul. Cependant, comme je souhaite calculer la position solaire sur plusieurs années, je recherche un moyen pratique d'obtenir la valeur deltaT pour chaque année.

A vous tous qui avez une certaine expérience en programmation : existe-t-il une interface (API) qui me fournit les valeurs souhaitées ? Bien sûr, il suffirait également d'obtenir l'heure universelle et terrestre pour que je puisse calculer le deltaT par moi-même.


Je ne connais aucune API qui fournit $Delta T$, mais vous pourrez peut-être analyser https://datacenter.iers.org/eop/-/somos/5Rgv/latest/16 pour la valeur $Delta T$.

Bien sûr, si vous voulez calculer le approximatif position du Soleil, quelques secondes de plus ou de moins ne devraient pas trop avoir d'importance ;-)


Voir Où puis-je trouver/visualiser les positions des planètes/étoiles/lunes/etc ? pour une réponse extrêmement générale sur la façon de calculer les positions, mais les fichiers que vous recherchez spécifiquement sont les "secondes intercalaires" sur http://naif.jpl.nasa.gov/pub/naif/generic_kernels/lsk/

Il y a eu un léger désordre sur les listes de discussion sur les épices lorsque la NASA n'a pas réussi à mettre à jour les noyaux après l'annonce de la seconde intercalaire de fin 2016, mais ils l'ont mis à jour maintenant.


Un tableau historique de 1961 à nos jours de TAI-UTC est maintenu ici :

ftp://hpiers.obspm.fr/iers/bul/bulc/UTC-TAI.history

Le delta T peut être calculé en ajoutant 32.184s, la différence entre TT et TAI, à la valeur (TAI-UTC) dans le tableau.

Donc, actuellement, Delta T est d'environ 68 et sera probablement de 69 dans quelques années. Il augmente d'un tous les 3 ans environ.

Cependant, les valeurs de l'UTC sont ajustées avec des secondes intercalaires afin que nous puissions utiliser des horloges de précision qui ne sont pas continuellement modifiées. UT1 est la mesure précise du temps "Terre". Vous pouvez modifier cela pour référencer UT1 en utilisant la valeur DUT1 qui est distribuée avec les signaux horaires NIST, WWV, etc. Sa valeur est publiée ici :

http://hpiers.obspm.fr/eoppc/bul/buld/bulletind.131


Les équations réelles utilisées par la NASA se trouvent ici :

https://eclipse.gsfc.nasa.gov/SEcat5/deltatpoly.html

Je n'ai trouvé aucun code pré-écrit et j'ai donc écrit le mien dans Swift. Les équations sont assez simples et une liste des erreurs possibles que ces équations peuvent produire est également liée à cette page.

Voici les polynômes :

En utilisant les valeurs ΔT dérivées de l'enregistrement historique et des observations directes (voir : Tableau 1 et Tableau 2), une série d'expressions polynomiales a été créée pour simplifier l'évaluation de ΔT pour n'importe quel moment au cours de l'intervalle -1999 à +3000.

Nous définissons l'année décimale "y" comme suit :

y = année + (mois - 0,5)/12

Cela donne "y" pour le milieu du mois, ce qui est assez précis compte tenu de la précision des valeurs connues de ΔT. Les expressions polynomiales suivantes peuvent être utilisées pour calculer la valeur de T (en secondes) sur la période de temps couverte par le Canon des cinq millénaires des éclipses solaires : -1999 à +3000.

Avant l'an -500, calculez :

T = -20 + 32 * u^2 où : u = (y-1820)/100

Entre les années -500 et +500, nous utilisons les données du tableau 1, sauf que pour l'année -500 nous avons changé la valeur 17190 en 17203,7 afin d'éviter une discontinuité avec la formule précédente à cette époque. La valeur de ΔT est donnée par un polynôme du 6e degré, qui reproduit les valeurs du tableau 1 avec une erreur ne dépassant pas 4 secondes :

ΔT = 10583,6 - 1014,41 * u + 33,78311 * u^2 - 5,952053 * u^3 - 0,1798452 * u^4 + 0,022174192 * u^5 + 0,0090316521 * u^6 où : u = y/100

Entre les années +500 et +1600, nous utilisons à nouveau les données du tableau 1 pour dériver un polynôme du 6e degré.

ΔT = 1574,2 - 556,01 * u + 71,23472 * u^2 + 0,319781 * u^3 - 0,8503463 * u^4 - 0,005050998 * u^5 + 0,0083572073 * u^6 où : u = (y-1000)/100

Entre les années +1600 et +1700, calculez :

ΔT = 120 - 0,9808 * t - 0,01532 * t^2 + t^3 / 7129 où : t = y - 1600

Entre les années +1700 et +1800, calculez :

ΔT = 8,83 + 0,1603 * t - 0,0059285 * t^2 + 0,00013336 * t^3 - t^4 / 1174000 où : t = y - 1700

Entre les années +1800 et +1860, calculez :

ΔT = 13,72 - 0,332447 * t + 0,0068612 * t^2 + 0,0041116 * t^3 - 0,00037436 * t^4 + 0,0000121272 * t^5 - 0,0000001699 * t^6 + 0,000000000875 * t^7 où : t = y - 1800

Entre les années 1860 et 1900, calculez :

ΔT = 7,62 + 0,5737 * t - 0,251754 * t^2 + 0,01680668 * t^3 -0,00004473624 * t^4 + t^5 / 233174 où : t = y - 1860

Entre les années 1900 et 1920, calculez :

ΔT = -2,79 + 1,494119 * t - 0,0598939 * t^2 + 0,0061966 * t^3 - 0,000197 * t^4 où : t = y - 1900

Entre les années 1920 et 1941, calculez :

ΔT = 21,20 + 0,84493*t - 0,076100 * t^2 + 0,0020936 * t^3 où : t = y - 1920

Entre les années 1941 et 1961, calculez :

ΔT = 29,07 + 0,407*t - t^2/233 + t^3 / 2547 où : t = y - 1950

Entre les années 1961 et 1986, calculez :

ΔT = 45,45 + 1,067*t - t^2/260 - t^3 / 718 où : t = y - 1975

Entre les années 1986 et 2005, calculez :

ΔT = 63,86 + 0,3345 * t - 0,060374 * t^2 + 0,0017275 * t^3 + 0,000651 814 * t^4 + 0,00002373599 * t^5 où : t = y - 2000

Entre les années 2005 et 2050, calculez :

ΔT = 62,92 + 0,32217 * t + 0,005589 * t^2 où : t = y - 2000

Cette expression est dérivée des valeurs estimées de ΔT pour les années 2010 et 2050. La valeur pour 2010 (66,9 secondes) est basée sur une extrapolation linéaire à partir de 2005 en utilisant 0,39 seconde/an (moyenne de 1995 à 2005). La valeur pour 2050 (93 secondes) est extrapolée linéairement à partir de 2010 en utilisant 0,66 seconde/an (taux moyen de 1901 à 2000).

Entre les années 2050 et 2150, calculez :

ΔT = -20 + 32 * ((y-1820)/100)^2 - 0,5628 * (2150 - y)

Le dernier terme est introduit pour éliminer la discontinuité à 2050.

Après 2150, calculez :

T = -20 + 32 * u^2 où : u = (y-1820)/100

Toutes les valeurs de ΔT basées sur Morrison et Stephenson [2004] supposent une valeur pour l'accélération séculaire de la Lune de -26 arcsec/cy^2. Cependant, les éphémérides lunaires ELP-2000/82 utilisées dans le Canon utilisent une valeur légèrement différente de -25,858 arcsec/cy^2. Ainsi, une petite correction "c" doit être ajoutée aux valeurs dérivées des expressions polynomiales pour ΔT avant qu'elles puissent être utilisées dans le Canon

c = -0,000012932 * (y - 1955)^2

Étant donné que les valeurs de T pour l'intervalle de 1955 à 2005 ont été dérivées indépendamment de toute éphéméride lunaire, aucune correction n'est nécessaire pour cette période.


Le logiciel suivant est disponible pour être utilisé par les professeurs, le personnel et les étudiants du département sur un ordinateur appartenant à l'établissement et destiné à votre usage exclusif.

  • Microsoft Windows 10 Professionnel (32 et 64 bits)
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  • Office 2016 Pro Plus (32 et 64 bits)
  • Office 2016 pour OS X
  • Office 2013 Pro Plus (32 et 64 bits)
  • Office 2011 pour OS X
  • Bureau 2010 [Avertissement : Plus d'activation de l'UCLA MCCA (KMS/MAK) - Office 2010 a atteint la fin de son support le 13 octobre 2020, mais d'autres installations autonomes devraient toujours fonctionner.]
  • Office 2008 pour OS X
  • Bureau 2007
  • Visual Studio Pro 2015
  • Visual Studio Pro 2008

Caractéristiques

  • Accès rapide à de grands ensembles de données (millions de lignes/centaines de colonnes)
  • Afficher/modifier les données d'un tableau dans un navigateur à défilement
  • Afficher/modifier les métadonnées des tables et des colonnes
  • Réorganiser et masquer/révéler les colonnes
  • Insérer des colonnes « synthétiques » définies par une expression algébrique
  • Trier les lignes sur les valeurs d'une colonne donnée
  • Définir des sous-ensembles de lignes de différentes manières
  • Affichez des tracés interactifs et configurables de quantités basées sur des colonnes les unes par rapport aux autres en distinguant différents ensembles de données :
    • Les types de tracés sont histogramme, plan, ciel, cube, sphère, temps
    • Les fonctionnalités incluent la transparence variable, les barres d'erreur, l'étiquetage des points, les axes de couleur, les tracés de tout le ciel, l'ombrage de densité configurable, les vecteurs, les ellipses, les zones, les polygones, les lignes, les contours, les cartes de densité, les KDE, les fonctions analytiques, le texte brut/l'annotation d'axe LaTeX .
    • Les tracés peuvent être exportés dans des formats bitmap ou vectoriels, et une commande pour scripter le même tracé est affichée
    • AJUSTE les extensions BINTABLE (table binaire) ou TABLE (table ASCII)
    • VOTables dans l'une des variantes de format (TABLEDATA, FITS, BINARY, BINARY2) ou versions
    • Tables ASCII dans un certain nombre de variantes
    • Fichiers CDF
    • Fichiers de plume
    • Valeurs séparées par des virgules (CSV)
    • Valeurs améliorées séparées par des caractères (ECSV)
    • Résultats des requêtes SQL sur les bases de données relationnelles
    • Format IPAC
    • Tableaux lisibles par machine AAS
    • Parquet Apache
    • Fichiers GBIN
    • CONVIENT BINTABLE (table binaire)
    • VOTables dans l'une des variantes de format (TABLEDATA, FITS, BINARY, BINARY2) ou versions
    • Texte ASCII brut
    • Valeurs séparées par des virgules (CSV)
    • Valeurs améliorées séparées par des caractères (ECSV)
    • Nouvelle table exportée vers une base de données relationnelle compatible SQL
    • Format IPAC
    • Parquet Apache
    • Élément TABLE HTML
    • Environnement tabulaire LaTeX

    Obtention du deltaT pour une utilisation dans le logiciel - Astronomie

    AA+ est une implémentation C++ des algorithmes présentés dans le livre "Astronomical Algorithms" de Jean Meeus. Le code source est fourni avec le livre, mais il comprend (à mon humble avis) une licence restrictive, ainsi que n'ayant pas été mis à jour pour la 2ème révision du livre qui comprend de nouveaux chapitres intéressants, sur des domaines tels que les Lunes de Saturne et le Musulman et calendriers juifs. Pour tirer le meilleur parti de mon code, vous aurez vraiment besoin d'une copie du livre. Cela peut être acheté sur Amazon ou directement auprès des éditeurs Willman-Bell.

    Les exemples de domaines couverts incluent les positions des planètes, des comètes, des planètes mineures et de la Lune, le calcul des temps de lever, de coucher et de transit, le calcul des temps des équinoxes et des solstices ainsi que le calcul des positions des lunes de Jupiter et de Saturne ainsi que de nombreux autres algorithmes présentés dans le livre. C'est l'un des plus gros frameworks que j'ai jamais développé et comprend plus de 415 mille lignes de code !


    Obtention du deltaT pour une utilisation dans le logiciel - Astronomie

    Merci de l'intérêt que vous portez à l'article et à la bibliothèque.

    Je ne comprends pas très bien ce que vous entendez par "application du monde réel pour un système de contrôle en boucle fermée": en fait, TOUT système de contrôle fonctionnel du monde réel est un système en boucle fermée. Le premier système de ce type bien connu est probablement le moteur à vapeur avec régulateur à boule volante (centrifuge) inventé par James Watt et Matthew Boulton en 1788.

    Salut,
    J'aimerais savoir comment appliquer votre solution dans un système de contrôle PID simple.
    Par exemple : Comment réguler une pression de sortie dans une usine à l'aide de votre solution ? 1 entrée (point de consigne) et 1 sortie (PV)

    La plupart des boucles de contrôle PID standard sont similaires à celle illustrée ci-dessous. Votre solution est bien plus différente du PID standard.
    Désolé, je ne suis pas vraiment bon en maths de haut niveau.

    Voici une boucle logicielle simple qui implémente un algorithme PID :
    erreur_précédente := 0
    intégrale := 0

    boucle:
    erreur := point de consigne − valeur_mesurée
    intégrale := intégrale + erreur × dt
    dérivée := (erreur − erreur_précédente) / dt
    sortie := Kp × erreur + Ki × intégrale + Kd × dérivée
    erreur_précédente := erreur
    attendre(dt)
    aller à la boucle

    Merci de l'intérêt que vous portez à l'article. Cette approche est beaucoup plus complexe en ce qui concerne un simple PID. Donc, pour l'utiliser, vous devriez avoir une raison pour cela. Si un simple PID répond à vos exigences, alors pas besoin de telles complications.
    L'idée principale que nous contrôlons notre système avec un ensemble de retours par toutes les coordonnées (réelles ou simulées) et les entrées. En fait, un simple PID que nous pouvons facilement restructurer en retours - et des retours en PID (peut être d'un ordre supérieur). Dans le cas d'un système linéaire, le PID avec des paramètres constants peut être généré à partir de coefficients de rétroaction - considérons le premier exemple numérique de l'article. Le système permet le déplacement d'une masse à 10 m sur 9 s sans dépassement de déplacement. Et le régulateur avec une seule entrée et deux rétroactions négatives sur le déplacement et la vitesse peut être converti en un avec une seule rétroaction de déplacement et de PID.
    À mon humble avis, une approche décrite dans l'article (variante de iLQR - iterative Linear-Quadratic Regulator) est particulièrement utile pour les systèmes non linéaires complexes.

    La récursivité est un outil puissant en termes de capacité à l'utiliser pour écrire du code assez concis et puissant. Le principal problème de la récursivité est qu'elle crée une surcharge supplémentaire pour le processeur par rapport à une solution plus linéaire. Ainsi, dans le contexte d'un besoin de code optimal pour maintenir un système de contrôle réactif dans un environnement en évolution dynamique, je conseillerais d'éviter les algorithmes récursifs. Vous pourriez me prouver le contraire avec des algorithmes récursifs simples exécutés sur des processeurs puissants, mais prendre l'habitude d'utiliser un tel paradigme dans ce type de situation entraînera forcément des problèmes à mesure que vous progresserez vers l'utilisation d'algorithmes récursifs de plus en plus complexes.

    Quel est le problème de contrôle optimal au carré ? Le terme n'est utilisé nulle part ailleurs dans l'article.

    Merci pour la lecture.
    L'article traite d'un seul moyen possible de contrôler la génération de politiques. Le PID n'est également qu'une possibilité de contrôle, parmi bien d'autres.
    En fait, les algorithmes PID peuvent être implémentés avec l'ensemble de retours comme indiqué dans l'image du système de contrôle en boucle fermée de l'article - il est compris de manière intuitive et peut être facilement vérifié pour un cas linéaire.
    Meilleures salutations.
    Igor

    Supposons que nous ayons un réservoir que nous remplissons d'eau à travers une vanne. Nous avons un capteur de volume d'eau (ou de niveau), disons, un flotteur connecté à l'actionneur de la vanne. La vanne peut être dans l'une des deux positions : ouverte ou fermée. Dès que le flotteur indique que le niveau d'eau a atteint 100 pour cent, la vanne est fermée. Il s'agit d'un système de contrôle trivial sans réelle dynamique, et bien sûr, l'approche de contrôle sophistiquée discutée dans l'article n'est pas nécessaire pour un cas aussi simple et évident. Selon le proverbe russe, utiliser de telles complications dans ce cas simple revient à tirer sur un moineau avec un canon d'artillerie.

    Considérons maintenant un problème plus complexe. Nous devons déplacer un objet sur 10 m en un temps relativement court, mais pendant ce mouvement sa vitesse ne doit pas dépasser une certaine valeur (c'est le premier exemple numérique de l'article).

    super article (vous en avez 5).
    Pouvez-vous mettre à jour les expressions mathématiques dans la section exemple numérique ?
    Le navigateur IE affiche toujours uniquement « Erreur d'expression mathématique ».

    Général News Suggestion Question Bug Réponse Blague Louange Rant Admin

    Utilisez Ctrl+Gauche/Droite pour changer de message, Ctrl+Haut/Bas pour changer de fil, Ctrl+Maj+Gauche/Droite pour changer de page.


    Trucs et astuces pour l'imagerie et le traitement solaires avec les caméras ASI290MM et ASI174

    Disons que nous avons un télescope solaire H-alpha et que nous aimerions acheter une caméra appropriée pour l'imagerie solaire en lumière H-alpha pour faire notre première image du Soleil en lumière H-alpha. Que doit-on savoir ?

    Choisir la bonne caméra ASI pour l'imagerie solaire H-alpha :

    La meilleure caméra pour l'imagerie solaire H-alpha devrait avoir trois caractéristiques principales :

    • une capacité de fréquence d'images élevée pour rassembler plusieurs images dans une courte séquence vidéo,
    • la caméra doit être monochrome et
    • la caméra doit avoir un puce CMOS sensible avec plage dynamique élevée.

    Sur la base de ces caractéristiques, je recommanderais deux de nos modèles – ASI290MM ou ASI174MM.
    Trucs et astuces pour l'imagerie et le traitement solaires

    L'imagerie et le traitement solaires peuvent être effectués dans n'importe quel logiciel d'imagerie astro : FireCapture, GenikaAstro, etc. Le plus important est le bon réglage de la caméra. Réglez le gain de l'appareil photo sur 0 ou sur la valeur la plus basse possible, utilisez un temps d'exposition de quelques millisecondes (par exemple 10, 15, 20 ms) et désactivez la valeur gamma (50 et éteint). En général, gardez les valeurs de l'histogramme autour de 80-90% s'il est supérieur à 100%, certaines parties de l'image sont surexposées et apparaîtront sous la forme d'un patch blanc brillant ne contenant aucun détail de surface dans l'image finale et la structure sera perdue . Enregistrez le soleil lorsque la vue est la meilleure. Attendez patiemment et soyez prêt à appuyer sur le bouton d'enregistrement pendant ces périodes. Vous pouvez également utiliser Solar Scintillation Monitor (SSM) pour une surveillance de la vue en temps réel et capturer la meilleure vue.


    Si l'image souffre des anneaux de Newton utilisez un simple adaptateur d'inclinaison mécanique pour les retirer facilement et rapidement.


    Obtenir une mise au point précise est difficile mais très important. Quelle que soit la quantité de post-traitement effectuée, une image floue ne sera jamais aussi bonne qu'une image avec une bonne mise au point. Je vous recommande d'utiliser très orientation innovante péage GenikaAstro et cette étape deviendra très facile et précise.


    Pendant la session d'imagerie, il est recommandé de prendre des images pour un cadre plat. Un cadre plat approprié peut éliminer la poussière de la puce de l'appareil photo et l'effet de vignettage. La façon la plus simple de faire le plat est d'obtenir un sac en polyéthylène très fin et de couvrir l'avant du télescope ou la deuxième option consiste simplement à défocaliser l'image. Prenez environ 200 à 500 images et créez le master flat dans le logiciel AutoStakkert!3. Veuillez garder à l'esprit que chaque rotation de caméra sur un retour sur investissement supplémentaire nécessite une nouvelle image plate.

    Une fois qu'une série de fichiers vidéo *.avi ou *.ser est créée, ils doivent être traités dans AutoStakkert!3 pour donner une seule image finale composée des meilleures images de la vidéo. La meilleure dynamique de la chromosphère est garantie à 100-150 images dans une pile. Une taille de point d'alignement (AP) plus petite est meilleure pour des détails plus fins. N'oubliez pas d'utiliser une image de cadre plat maître appropriée pendant le processus d'empilement !

    La netteté de l'image empilée peut être obtenue par de nombreuses techniques et logiciels différents. le méthode la plus simple et très efficace pour l'affûtage utilise le logiciel gratuit appelé ImPPG. ImPPG utilise la technique de déconvolution de Lucy Richard. Le curseur Sigma peut être réglé avec précision pour estimer la fonction de propagation ponctuelle de l'image particulière et les résultats peuvent être vus rapidement.

    Après le processus d'empilement, sélectionnez le meilleur fichier image pour le post-traitement et ajoutez une couleur artificielle d'une image finale. Dans cette étape, vous pouvez utiliser Adobe Photoshop ou tout autre outil de traitement d'image similaire.


    Télescope solaire de 150 mm équipé d'ASI290MM lors de l'imagerie près de la mer. Votre télescope solaire doit être monté aux emplacements qui minimisent les premiers mètres de turbulence. Les endroits entourés d'eau montrent une turbulence minimale dans les basses couches de atmosphère. La meilleure vue est généralement le matin de 10h à 12h.

    Notre Soleil est une cible fascinante en lumière H-alpha même lorsque l'activité solaire est faible. Si vous observez fréquemment le Soleil, vous remarquerez à quel point il est actif et dynamique de temps en temps. Pendant l'imagerie, soyez créatif et expérimentez les réglages et les techniques de traitement. Il n'y a pas qu'une seule règle ! Nous serons heureux d'entendre vos résultats et vos conclusions.


    Le 3e atelier AAS Chandra/CIAO (atelier de 2 jours)

    jeudi 7 janvier | 11h00 – 18h00 (HE)
    vendredi 8 janvier | 11h00 – 18h00 (HE)

    Les ateliers Chandra/CIAO visent à aider les utilisateurs, en particulier les étudiants diplômés, les boursiers postdoctoraux et les chercheurs en début de carrière, à travailler avec les données Chandra et le logiciel Chandra Interactive Analysis of Observations (CIAO). Plusieurs ateliers ont déjà été organisés au Chandra X-Ray Center (voir http://cxc.harvard.edu/ciao/workshop/ pour plus de détails) et c'est la troisième fois qu'un atelier CIAO est organisé en lien avec l'AAS. L'atelier comprendra des exposés sur l'analyse de données de rayons X, les statistiques et les sujets d'introduction et de pointe sur l'étalonnage de Chandra. L'atelier comprendra également des sessions pratiques où les étudiants pourront pratiquer l'analyse de données par rayons X en suivant un cahier d'exercices CIAO ou effectuer leur propre analyse avec des membres de l'équipe CIAO prêts à aider. Les participants doivent avoir leur propre ordinateur portable avec CIAO installé (nous vous aiderons à l'installation si nécessaire).


    0.9.1 (2021-06-09)

    • Ajout de la prise en charge de la configuration de plusieurs connecteurs InfluxDB Sink.
    • Ajoutez la documentation du guide de l'utilisateur sur la façon de réinitialiser les décalages du groupe de consommateurs du connecteur InfluxDB Sink.
    • Mettre à jour cp-kafka-connect image avec la nouvelle version du connecteur InfluxDB Sink. Voir #737 pour plus de détails.

    0.9.0 (2021-05-03)

    • Ajouter créer mirrormaker2 commander
    • Ajouter créer jdbc-évier commander
    • Mettre à jour les dépendances

    0.8.3 (2021-03-04)

    • Ajouter une commande de téléchargement
    • Prise en charge initiale de MirrorMaker 2 et des connecteurs Confuent JDBC Sink
    • Mettre à jour les dépendances

    0.8.2 (2021-01-25)

    • Mettre à jour cp-kafka-connect image avec la nouvelle version du connecteur InfluxDB Sink. Cette version dépasse le influxdb-java dépendance de la version 2.9 à 2.21. En particulier, la version 2.16 a introduit un correctif pour ignorer les champs avec NaN et Infini valeurs lors de l'écriture dans InfluxDB.
    • Réorganiser les guides des développeurs et des utilisateurs.
    • Ajoutez de la documentation dans le guide de l'utilisateur sur la façon d'exécuter le connecteur InfluxDB Sink localement.
    • Mettre à jour les dépendances

    0.8.1 (2020-10-18)

    • Correction d'un bug empêchant de lire le mot de passe InfluxDB depuis l'environnement
    • Mettre à jour cp-kafka-connect image avec la plate-forme Confluent 5.5.2
    • Mettre à jour les dépendances

    0.8.0 (2020-08-05)

    • Utilisez des classes de données pour la configuration de l'application et du connecteur.
    • Plugin comme organisation, pour prendre en charge les nouveaux connecteurs, ajoutez un cli et un fichier de configuration.
    • Ajout de la prise en charge du connecteur Amazon S3 Sink

    0.7.2 (2020-03-31)

    • Ajoutez la prise en charge du connecteur InfluxDB Sink.
    • Ajoutez l'option –timestamp pour sélectionner le champ d'horodatage à utiliser dans le connecteur InfluxDB Sink.
    • Correction du paramètre de configuration de la classe de convertisseur d'en-tête.
    • Réparer tâches.max nom du paramètre de configuration.
    • Ajouter un connecteur Nom paramètre de configuration pour prendre en charge plusieurs connecteurs de la même classe.
    • Gérez correctement la liste vide de sujets.

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    Applications d'imagerie hyperspectrale

    L'imagerie hyperspectrale est le processus d'acquisition photographique de données à travers le spectre électromagnétique, dans le but d'obtenir des informations spectrales dans chaque pixel d'une image capturée. Cette technique détaillée utilise plusieurs méthodologies d'imagerie pour photographier une scène dans toute la gamme spectrale dans de nombreuses bandes spectrales contiguës.

    Les spectromètres d'imagerie hyperspectrale couvrent des longueurs d'onde au-delà du spectre visible, avec une large gamme spectrale comprise entre 0,2 m et jusqu'à 2,5 ,m, avec une résolution spectrale exceptionnelle. Cela permet aux instruments hyperspectraux de capturer des images multidimensionnelles à des degrés finement ajustables, d'une échelle astronomique à une échelle microscopique.

    Delta Optical Thin Film a précédemment exploré le processus d'imagerie hyperspectrale et l'utilisation de filtres passe-bande à variation continue pour optimiser l'acquisition de données, mais cet article se concentrera sur les applications de l'imagerie hyperspectrale plus en détail :

    L'imagerie hyperspectrale est utilisée en astronomie pour obtenir des spectres résolus spatialement relatifs à des objets ou des amas à de grandes distances de la terre. Il a permis aux astronomes de cartographier les distributions astronomiques de galaxies lointaines et d'analyser à distance la surface d'une planète ou la composition atmosphérique en fournissant des données spectrales par pixel avec de nombreuses bandes de longueurs d'onde adjacentes.

    Les filtres optiques améliorés ont permis des techniques d'imagerie hyperspectrale moins chères et plus efficaces pour les applications d'astronomie, améliorant l'équipement télescopique et informant les observations et conclusions sur les structures à l'intérieur et au-delà de notre galaxie.

    Nourriture et boisson

    Avec des bandes spectrales adjacentes extrêmement étroites, les équipements d'imagerie hyperspectrale peuvent détecter avec précision la présence de produits chimiques ou de matières étrangères dans les produits destinés à la consommation humaine. Ce processus peut être intégré à du matériel mécanique pour distinguer les produits contaminés et les retirer de la chaîne de production, améliorant ainsi les procédures d'inspection dans les environnements d'usine de produits alimentaires et de boissons.

    Les dispositifs de tri hyperspectral nécessitent une instrumentation ultra-précise capable de déterminer les traces de matériaux avec des degrés de précision élevés, nécessitant des filtres optiques précis pour bloquer ou omettre les longueurs d'onde inutiles.

    Agriculture de précision

    Alors que les spectromètres d'imagerie hyperspectrale pour l'astronomie nécessitent un équipement télescopique coûteux et robuste, l'instrumentation applicable est plus polyvalente lorsque l'imagerie hyperspectrale est appliquée à notre propre planète. Un nouvel équipement d'imagerie est utilisé pour la surveillance des cultures en analysant la lumière réfléchie par les cultures à divers stades de croissance. Les chercheurs utilisent des images satellitaires ou des drones équipés de caméras hyperspectrales pour évaluer l'état physiologique d'une culture et réagir aux changements nutritionnels ou aux maladies perçus.

    Ce processus est connu sous le nom d'agriculture de précision. Il est conçu pour optimiser l'industrie agronomique avec une invasion minimale pour assurer un approvisionnement alimentaire cohérent et biologique, et pour acquérir des données capables d'informer les futures meilleures pratiques agricoles.

    Surveillance

    Les progrès militaires sont caractérisés par des mesures et des contre-mesures - par exemple, le personnel militaire a appris à masquer ses signatures thermiques à partir de systèmes d'imagerie infrarouge sophistiqués. Cependant, l'imagerie hyperspectrale fournit une si large gamme de spectres qu'il est difficile de contrecarrer par les méthodes de camouflage conventionnelles. Cela améliore la précision de l'acquisition de la cible, avec des utilisations potentielles pour déterminer l'état émotionnel ou physiologique d'un individu en analysant leurs signatures uniques.

    Imagerie hyperspectrale de Delta Optical Thin Film

    Delta Optical Thin Film propose une gamme de produits adaptés aux techniques d'imagerie hyperspectrale établies et émergentes, y compris des filtres passe-bande à variation continue personnalisés pour s'adapter à des disciplines uniques. Nos filtres Bifrost standardisés sont disponibles avec des gammes de longueurs d'onde centrales de 450 nm à 880 nm ou de 800 nm à 1088 nm.

    Si vous souhaitez plus d'informations sur la réalisation d'imagerie hyperspectrale avec les produits Delta Optical Thin Film, n'hésitez pas à nous contacter.

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    Commentaires

    "1. Optique à courte focale
    2. Rapports focaux rapides
    3. Évitez les petits pixels
    4. Utilisez une caméra couleur au lieu du mono avec filtres"
    Je suis tout à fait d'accord avec 1 & 2.
    Les pixels minuscules sont discutables selon ce que l'on considère comme "minuscules" !? Et 1 & 2 peut décaler "minuscule" à un degré.
    La couleur est agréable, mais certaines des meilleures images astro que j'ai jamais capturées sur plus de 30 ans de prise de vue sont monochromes. Je pense que cela dépend du choix personnel. J'aime le mono. Beaucoup de gens aiment vraiment la couleur.
    bwa