我意识到输入信号的分辨率会显着影响卷积的结果。我想知道是否有办法以某种方式弥补这一点。让我举个例子:
让我们看看Sersic等式: Sersic 例如,parameters。
现在我们解决这个等式,R步长为0.1和0.01。例如,对于第一点(R = 0),我们得到\ mu(0)= 9.82。
下一步是在将数据转换为计数之后对数据进行卷积(将数据转换为计数,我们可以使用这个简单的等式:Data(R)= 10 ^((\ mu(R)-25)/( - 2.5))。我正在使用我写的下面提到的子程序,但是我尝试了其他人并得到了相同的结果(PSF是Moffat,FWHM = 0.5 arcsec,其构造方式使其总面积等于1):
sum1 = 0
DO i = 1,n
sum1 = 0
g = i
DO f = 1,i
sum1(f) = Data(f)*PSF(g)
g = i - f
ENDDO
convData(i) = sum(sum1)
ENDDO
convData = convData(n:1:-1)
因此,对于这个例子,对于卷积后具有0.1分辨率的数据(以及在将计数重新转换为\ mu之后),得到\ mu(0)* = 13.52。对于0.01分辨率的数据,我得到\ mu(0)* = 15.52。这是2个数量级的差异!!我做错了什么或者我怎么能以某种方式弥补这种影响呢?
非常感谢您的帮助!