Какие существуют методики фильтрации данных в астрономических исследованиях?

Некоторые методики фильтрации данных в астрономических исследованиях:

• Использование астрономических фильтров. en.wikipedia.org Они блокируют определённую часть цветового спектра, что увеличивает отношение сигнала к шуму и улучшает детализацию и контрастность объектов. en.wikipedia.org Некоторые виды фильтров: цветные, поляризационные, широкополосные и узкополосные. en.wikipedia.org
• Применение искусственного интеллекта. aismarthub.ru Алгоритмы машинного обучения способны выявлять тончайшие паттерны в огромных массивах данных, отфильтровывать шумовые компоненты и производить высокоточное моделирование. aismarthub.ru Некоторые области применения ИИ в астрономии:
• Коррекция дефектных пикселей и колонок. aismarthub.ru ИИ обучается на паттернах таких дефектов и эффективно их исправляет, используя информацию от соседних здоровых пикселей. aismarthub.ru
• Устранение систематических шумов. aismarthub.ru Многие инструменты имеют характерные паттерны шума, обусловленные их конструкцией. aismarthub.ru ИИ может выучить эти паттерны и вычитать их из наблюдаемых данных, значительно повышая отношение сигнал/шум. aismarthub.ru
• Минимизация атмосферных искажений. aismarthub.ru ИИ может помочь в коррекции некоторых эффектов атмосферы, таких как переменная прозрачность или свечение неба, на основе сопутствующих данных или статистического анализа. aismarthub.ru
• Фильтрация бликов и рассеянного света. aismarthub.ru Яркие объекты в поле зрения могут создавать блики и рассеянный свет, маскируя более слабые цели. aismarthub.ru ИИ способен моделировать и вычитать эти эффекты. aismarthub.ru