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소스의 자동 감지는 각 픽셀의 시간 기록에 ` 시선 `을 통해 확인 됩니다. 소스가 존재 하지 않는 소스를 찾거나 실제 소스를 부적절 하 게 맞출 때 코드가 실패 하면 로컬 대화식 피팅을 수행 합니다. 더욱이, PHOT-C100 검출기 (3×3 어레이)의 제한 된 수의 픽셀은 1 개의 각 픽셀의 시간 이력을 스캐닝 하는 소스의 존재를 주의 깊게 확인할 수 있게 하 여, 포인팅 위치에서 신호의 중앙값 레벨이 주변에 대해 피크를 향하도록 한다 값. 소스의 손실을 최소화 하기 위해, 우리는 또한 주어진 임계 값 수준 보다 큰 신호로 모든 래스터 위치를 확인 합니다 (15 ADU 이득-1의 Lockman 구멍). 자동 피팅 절차를 처음 실행 한 후 다음 단계는 피팅 실패의 대화식 치유입니다. 대화식 분석의이 거 대 한 작업은 필요할 수 있는 복구의 모든 종류를 허용 하는 사용 하기 쉬운 위젯 인터페이스로 수행 됩니다. 이 단계는 관측 데이터 집합의 ` 선 `과 관련 하 여 추정 된 감소 수준에 따라 크게 달라 집니다. 이러한 이유로 관찰 되는 상이한 관찰 파라미터 (노출 시간, 래스터 단계 등)를 특징으로 하는 관측은 상호작용 환 원 과정에서 특정 치료가 필요 하다. PHOT의 경우 피팅 절차에 대 한 입력으로 평활 화 된 데이터를 사용 하는 것이 더 효율적 이라고 발견 했다. Lockman 구멍의 경우 32의 스무 딩 팩터를 선택 했으며,이는 코드에서 이전 32 리드 아웃의 중간값을 연결 하는 모든 32 (1 초)에서 하나의 판독 값만 읽고 사용 한다는 것을 암시 합니다. 따라서 단기 특징 및 소음은 감소 하 여 신호의 일반적인 추세에 대 한 더 나은 (그리고 더 빠른) 모델링을 가능 하 게 합니다.

잠금 화면 기능은 사용자 계정에서 로그 아웃 하지 않습니다, 또는 응용 프로그램을 종료, 그것은 또한 즉시 화면 보호기를 시작 하지 않습니다, 그것은 단지에 의해 사용자 이름과 사용자 암호를 필요로 하는 익숙한 로그인 창을 데리고 화면을 잠급니다 맥에 다시 항목을 다시 . 우리는 Lockman 구멍 내의 40 × 40 arcmin2 영역 위에 ISOPHOT C100를 사용 하 여 95 μ m에서 수행 된 깊은 이미징 조사에서 데이터를 다시 분석 하 여 절차를 테스트 했습니다. 이 영역 내에서 우리는 S95μm ≥ 100 mJy에 대 한 완전 한 플럭스 제한 샘플을 구성, S/N > 3와 36 소스를 감지 합니다. 신뢰할 수 있는 소스는 S95μm ≃ 20mjy까지 감소 하지만 잘 제어 된 완성도로 감지 됩니다. 좋은 플럭스 교정을 얻기 위해, 우리는 검출기 픽셀 responsivities의 새로운 추정치를 계산 하기 위해 노력 했다. Responsivities에 의해 우리는 디지털 단위 (ADU 이득-1s− 1)에서 물리적 플럭스 단위 (mJy)를 변환 하는 요인을 의미 합니다. 우리는 내부 램프, 소위 미세 교정 소스 (FCS, ISOPHOT 핸드북, Lau라이프니츠 외 2002)의 넓은 세트를 사용 했다. 특히, 우리는 전압 레벨의 확장 된 범위를 충당 하기 위해 Lockman 구멍에서, 그리고 포인트 소스의 다른 사소한 미니 래스터와 ELAIS 필드의 레스터 관찰과 관련 된 모든 FCS 측정을 고려 했습니다.

여기에 고려 된 모든 래스터에 대해, P22 모드에서 관찰 가능한 두 개의 FCS 측정이 있습니다: 관측의 끝에 과학 관측 및 두 번째 (FCS2) 전에 찍은 첫 번째 (FCS1).