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GitLab
Commit 0b24318d authored by Yan Zhaojun's avatar Yan Zhaojun
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parent da9116fc
Pipeline #7136 failed with stage
in 0 seconds
Hide whitespace changes
Inline Side-by-side
csst_ifs_sim/csst_ifs_sim.py
View file @ 0b24318d
......@@ -333,7 +333,7 @@ def IFSinformation():
def CCDnonLinearityModel(data, beta=6e-7):
"""
The non-linearity is modelled based on the results presented.
The non-linearity is modelled based on the results presented.
:param data: data to which the non-linearity model is being applied to
:type data: ndarray
......@@ -827,8 +827,8 @@ class StrayLight(object):
def caculateEarthShineFilter(self, filter='i'):
"""
#
#
#
#
Parameters
----------
filter : TYPE, optional
......@@ -1212,7 +1212,7 @@ def LSR_velocity(ra, dec, velocity, Obstime):
source = SkyCoord(ra*u.deg, dec*u.deg, frame='icrs',
unit=(u.hourangle, u.deg))
ll = source.galactic.l.deg
b = source.galactic.b.deg
b = source.galactic.b.deg
c = SkyCoord(ll=ll*u.degree, b=b*u.degree, frame='galactic')
c_icrs = c.transform_to('icrs')
barycorr = c_icrs.radial_velocity_correction(
......@@ -1829,7 +1829,6 @@ class IFSsimulator():
##############################################################################
##############################################################################
def zodiacal(self, ra, dec, time):
"""
Parameters
......@@ -2411,7 +2410,6 @@ class IFSsimulator():
def applyDarkCurrent(self):
"""
Returns
-------
......@@ -2474,17 +2472,17 @@ class IFSsimulator():
'dark4_r value error, it shoub be in [0.0001, 0.001]!')
raise ValueError(
'dark4_r value error, it shoub be in [0.0001, 0.001]!')
###########################################################################
# #################################################################
# blue zone 4
self.image_b[0:1024, 0:2048] += self.information['exptime'] * \
self.information['dark2_b']
########## zone 1 #################
# ######### zone 1 #################
self.image_b[1024:2048, 0:2048] += self.information['exptime'] * \
self.information['dark3_b']
########## zone 3 ###################
# ######### zone 3 ###################
self.image_b[0:1024, 2048:4096] += self.information['exptime'] * \
self.information['dark1_b']
......@@ -2495,12 +2493,12 @@ class IFSsimulator():
# red zone 4
self.image_r[0:1536, 0:3072] += self.information['exptime'] * \
self.information['dark2_r']
########## zone 1 #################
# ######### zone 1 #################
self.image_r[1536:3712, 0:3072] += self.information['exptime'] * \
self.information['dark3_r']
########## zone 3 ###################
# ######### zone 3 ###################
self.image_r[0:1536, 3072:6144] += self.information['exptime'] * \
self.information['dark1_r']
......@@ -2509,8 +2507,8 @@ class IFSsimulator():
self.information['dark4_r']
##############################################################################
##############################################################################
# #############################################################################
# #############################################################################
def applyPoissonNoise(self):
"""
......@@ -2559,9 +2557,9 @@ class IFSsimulator():
"""
Apply cosmetic defects described in the input file.
#Number of hot and dead pixels from MSSL/Euclid/TR/12003 Issue 2 Draft b
# Number of hot and dead pixels from MSSL/Euclid/TR/12003 Issue 2 Draft b
.. Warning:: This method does not work if the input file has exactly one line.
Warning:: This method does not work if the input file has exactly one line.
"""
cosmetics = np.loadtxt(
self.information['dir_path']+self.information['cosmeticsfile_b'])
......@@ -2579,7 +2577,9 @@ class IFSsimulator():
self.log.info('Adding cosmetic defects to blue channel:')
for xc, yc, val in zip(x, y, value):
if 0 <= xc <= 1024 and 50 < yc % 2418 <= 2048+50:
#self.image[yc, xc] = val
#
# #
# self.image[yc, xc] = val
self.image_b[xc, yc] = val
# cosmetics_b[xc,yc]=val
self.log.info('x=%i, y=%i, value=%f' % (xc, yc, val))
......@@ -2599,12 +2599,12 @@ class IFSsimulator():
for xc, yc, val in zip(x, y, value):
if 0 <= xc <= 1536 and 50 < yc % 3442 <= 3072+50:
#self.image[yc, xc] = val
# self.image[yc, xc] = val
self.image_r[xc, yc] = val
# cosmetics_r[yc,xc]=val
self.log.info('x=%i, y=%i, value=%f' % (xc, yc, val))
####### save cosmetics image code ####
# ###### save cosmetics image code ####
# if self.simnumber<2:
# #save cosmic ray image map
......@@ -2618,7 +2618,7 @@ class IFSsimulator():
# #output information to a FITS file
# self.log.info('Save cosmetics images fits file to calibration_Data file ')
################################################################################
# ############################################################################
def applyRadiationDamage(self):
"""
......@@ -2691,7 +2691,7 @@ class IFSsimulator():
"""
Applies readout noise to the image being constructed.
The noise is drawn from a Normal (Gaussian) distribution with
The noise is drawn from a Normal (Gaussian) distribution with
average=0.0 and std=readout noise.
"""
self.log.info('readnoise added in blue channel')
......@@ -2754,17 +2754,17 @@ class IFSsimulator():
self.image_b[0:1024+overscan, 0:2048+prescan+overscan] += np.random.normal(
loc=0.0, scale=self.information['rn2_b'], size=(1344, 2418))
########## zone 3, OSG #################
# ######### zone 3, OSG #################
np.random.seed()
self.image_b[0:1024+overscan, 2418:2418+2048+prescan+overscan] += np.random.normal(
loc=0.0, scale=self.information['rn1_b'], size=(1344, 2418))
########## zone 1, OSE ###################
# ######### zone 1, OSE ###################
np.random.seed()
self.image_b[0:1024+overscan, 2418*2:2418*2+2048+prescan+overscan] += np.random.normal(
loc=0.0, scale=self.information['rn3_b'], size=(1344, 2418))
########## zone 2, OSF ###############
# ######### zone 2, OSF ###############
np.random.seed()
self.image_b[0:1024+overscan, 2418*3:2418*3+2048+prescan+overscan] += np.random.normal(
loc=0.0, scale=self.information['rn4_b'], size=(1344, 2418))
......@@ -2776,17 +2776,17 @@ class IFSsimulator():
self.image_r[0:1536+overscan, 0:3072+prescan+overscan] += np.random.normal(
loc=0.0, scale=self.information['rn2_r'], size=(1856, 3442))
########## zone 3 ,OSG #################
# ######### zone 3 ,OSG #################
np.random.seed()
self.image_r[0:1536+overscan, 3442:3442+3072+prescan+overscan] += np.random.normal(
loc=0.0, scale=self.information['rn1_r'], size=(1856, 3442))
########## zone 1 ,OSE ###################
# ######### zone 1 ,OSE ###################
np.random.seed()
self.image_r[0:1536+overscan, 3442*2:3442*2+3072+prescan+overscan] += np.random.normal(
loc=0.0, scale=self.information['rn3_r'], size=(1856, 3442))
########## zone 2,OSF ###########
# ######### zone 2,OSF ###########
np.random.seed()
self.image_r[0:1536+overscan, 3442*3:3442*3+3072+prescan+overscan] += np.random.normal(
loc=0.0, scale=self.information['rn4_r'], size=(1856, 3442))
......@@ -2812,17 +2812,17 @@ class IFSsimulator():
self.image_b[0:1024+overscan, prescan:2048 +
prescan] += self.frame_b_4[0:1024+overscan, 0:2048]
########## zone 3, OSG #################
# ######### zone 3, OSG #################
self.image_b[0:1024+overscan, prescan+2418:2418+2048 +
prescan] += self.frame_b_3[0:1024+overscan, 0:2048]
########## zone 1, OSE ###################
# ######### zone 1, OSE ###################
self.image_b[0:1024+overscan, prescan+2418*2:2418*2 +
2048+prescan] += self.frame_b_1[0:1024+overscan, 0:2048]
########## zone 2, OSF ###############
# ######### zone 2, OSF ###############
self.image_b[0:1024+overscan, prescan+2418*3:2418*3 +
2048+prescan] += self.frame_b_2[0:1024+overscan, 0:2048]
......@@ -2836,16 +2836,16 @@ class IFSsimulator():
self.image_r[0:1536+overscan, prescan+3442*0:3442*0 +
3072+prescan] += self.frame_r_4[0:1536+overscan, 0:3072]
########## zone 3 ,OSG #################
# ######### zone 3 ,OSG #################
self.image_r[0:1536+overscan, prescan+3442*1:3442*1 +
3072+prescan] += self.frame_r_3[0:1536+overscan, 0:3072]
########## zone 1 ,OSE ###################
# ######### zone 1 ,OSE ###################
self.image_r[0:1536+overscan, prescan+3442*2:3442*2 +
3072+prescan] += self.frame_r_1[0:1536+overscan, 0:3072]
########## zone 2,OSF ###########
# ######### zone 2,OSF ###########
self.image_r[0:1536+overscan, prescan+3442*3:3442*3 +
3072+prescan] += self.frame_r_2[0:1536+overscan, 0:3072]
......@@ -2928,36 +2928,36 @@ class IFSsimulator():
# # zone 2
# self.image_b[0:1344, 2418*3:2418*4] /= self.information['gain2_b']
################# update @2024.10.18 ###
# ################ update @2024.10.18 ###
# first part, menas old blue zone 4
self.image_b[0:1344, 0:2418] /= self.information['gain1_b']
##########second part, means old zone 3 #################
# #########second part, means old zone 3 #################
self.image_b[0:1344, 2418:2418*2] /= self.information['gain2_b']
##########third part, means old zone 1 ###################
# #########third part, means old zone 1 ###################
self.image_b[0:1344, 2418*2:2418*3] /= self.information['gain3_b']
# fourth part, means old zone 2
self.image_b[0:1344, 2418*3:2418*4] /= self.information['gain4_b']
############################################################################
# ###################################################################
##########################
# #########################
# red zone 4
self.image_r[0:1856, 0:3442] /= self.information['gain1_r']
########## zone 3 #################
# ######### zone 3 #################
self.image_r[0:1856, 3442:3442*2] /= self.information['gain2_r']
########## zone 1 ###################
# ######### zone 1 ###################
self.image_r[0:1856, 3442*2:3442*3] /= self.information['gain3_r']
# zone 2
self.image_r[0:1856, 3442*3:3442*4] /= self.information['gain4_r']
# 3
# 3
####################################################################################
# ############################################################################
def applyBias(self):
"""
......@@ -2973,7 +2973,7 @@ class IFSsimulator():
The value of bias is read from the configure file and stored
in the information dictionary (key bias).
#
"""
if self.information['bias1_b'] > 2000 or self.information['bias1_b'] < 100:
......@@ -3030,16 +3030,16 @@ class IFSsimulator():
# blue zone 4
self.image_b[0:1344, 0:2418] += self.information['bias2_b']
########## zone 3 #################
# ######### zone 3 #################
self.image_b[0:1344, 2418:2418*2] += self.information['bias1_b']
########## zone 1 ###################
# ######### zone 1 ###################
self.image_b[0:1344, 2418*2:2418*3] += self.information['bias3_b']
# zone 2
self.image_b[0:1344, 2418*3:2418*4] += self.information['bias4_b']
############################################################################
# ##############################################################
self.log.info('Bias counts were added to the blue image')
......@@ -3048,16 +3048,16 @@ class IFSsimulator():
# red zone 4
self.image_r[0:1856, 0:3442] += self.information['bias2_r']
########## zone 3 #################
# ######### zone 3 #################
self.image_r[0:1856, 3442:3442*2] += self.information['bias1_r']
########## zone 1 ###################
# ######### zone 1 ###################
self.image_r[0:1856, 3442*2:3442*3] += self.information['bias3_r']
# zone 2
self.image_r[0:1856, 3442*3:3442*4] += self.information['bias4_r']
#######################################################################
# ###################################################################
self.log.info('Bias counts were added to the red image')
......@@ -3097,7 +3097,7 @@ class IFSsimulator():
self.log.error(
'Cannot include pre- and overscan because of an unknown quadrant!')
#####################################################################
# #################################################################
canvas = np.zeros((self.information['redsize'],
(self.information['redsize'] + self.information['prescanx'] + self.information['ovrscanx'])))
......@@ -3147,7 +3147,7 @@ class IFSsimulator():
overload = value - self.information['fullwellcapacity']
if overload > 0.:
overload /= 2.
#self.image[j, i] -= overload
# self.image[j, i] -= overload
self.image_b[j, i] -= overload
sum += overload
......@@ -3165,14 +3165,14 @@ class IFSsimulator():
# second round - from top to bottom (bleeding was half'd already, so now full)
overload = value - self.information['fullwellcapacity']
if overload > 0.:
#self.image[-j-1, i] -= overload
# self.image[-j-1, i] -= overload
self.image_b[-j-1, i] -= overload
sum += overload
elif sum > 0.:
if -overload > sum:
overload = -sum
#self.image[-j-1, i] -= overload
# self.image[-j-1, i] -= overload
self.image_b[-j-1, i] -= overload
sum += overload
......@@ -3185,14 +3185,14 @@ class IFSsimulator():
overload = value - self.information['fullwellcapacity']
if overload > 0.:
overload /= 2.
#self.image[j, i] -= overload
# self.image[j, i] -= overload
self.image_r[j, i] -= overload
sum += overload
elif sum > 0.:
if -overload > sum:
overload = -sum
#self.image[j, i] -= overload
# self.image[j, i] -= overload
self.image_r[j, i] -= overload
sum += overload
......@@ -3203,14 +3203,14 @@ class IFSsimulator():
# second round - from top to bottom (bleeding was half'd already, so now full)
overload = value - self.information['fullwellcapacity']
if overload > 0.:
#self.image[-j-1, i] -= overload
# self.image[-j-1, i] -= overload
self.image_r[-j-1, i] -= overload
sum += overload
elif sum > 0.:
if -overload > sum:
overload = -sum
#self.image[-j-1, i] -= overload
# self.image[-j-1, i] -= overload
self.image_r[-j-1, i] -= overload
sum += overload
......@@ -3260,8 +3260,7 @@ class IFSsimulator():
self.image_r = np.rint(self.image_r).astype(int)
self.log.info('Maximum and total values of the image are %i and %i, respectively' % (np.max(self.image_r),
np.sum(self.image_r)))
##################################################################################################
# ############################################################################
# def applyImageShift(self):
# """
......@@ -3386,14 +3385,15 @@ class IFSsimulator():
y1 = 2418+prescan
y2 = y1+2048
temp[x1:x2, y1:y2] = imgb[0:1024, 0:2048]
### third part, old OSE, down to up ###################
# ## third part, old OSE, down to up ###################
x1 = 0
x2 = x1+1024
y1 = 2418*2+prescan
y2 = y1+2048
temp[x1:x2, y1:y2] = np.flipud(imgb[1024:2048, 0:2048])
########## fourth part, old OSF part; down to yp ,left to right #######
# ######### fourth part, old OSF part; down to yp ,left to right #######
x1 = 0
x2 = x1+1024
......@@ -3446,7 +3446,7 @@ class IFSsimulator():
y1 = 0+prescan
y2 = y1+3072
temp[x1:x2, y1:y2] = np.fliplr(imgr[0:1536, 3072:6144])
########## second part, old OSH ,no change; #################
# ######### second part, old OSH ,no change; #################
# np.fliplr(b2) ## left to right
# np.flipud(b3) ## down to up
x1 = 0
......@@ -3455,14 +3455,14 @@ class IFSsimulator():
y1 = 3442+prescan
y2 = y1+3072
temp[x1:x2, y1:y2] = imgr[0:1536, 0:3072]
########## third part , old OSE , down to up ############################
# ######### third part , old OSE , down to up ############################
x1 = 0
x2 = x1+1536
y1 = 3442*2+prescan
y2 = y1+3072
temp[x1:x2, y1:y2] = np.flipud(imgr[1536:3072, 0:3072])
########## fourth part, old OSF, down to up ,left to right ################
# ######### fourth part, old OSF, down to up ,left to right ################
x1 = 0
x2 = x1+1536
......@@ -3566,7 +3566,7 @@ class IFSsimulator():
self.file_r = self.result_path+'/calibration_Data/'+filename_r+'.fits'
# create a new FITS file, using HDUList instance
##### layer 0 ####
# #### layer 0 ####
ofd_b = fits.PrimaryHDU()
......@@ -3575,7 +3575,7 @@ class IFSsimulator():
ofd_b.header['NAXIS'] = (0, 'number of array dimensions')
ofd_b.header['NEXTEND'] = (np.int16(1), 'number of array dimensions')
############################################################################################
# ####################################################################
temp = write_end.utcnow()
data_time = temp.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f")
ofd_b.header['DATE'] = (
......@@ -3589,7 +3589,7 @@ class IFSsimulator():
ofd_b.header['EQUINOX'] = (float(2000.0), '')
ofd_b.header['FITSSWV'] = (
'ifs_sim_0.8.03', 'FITS creating software version')
######### Object information #############
# ######## Object information #############
if self.source == 'SCI' or self.source == 'COMP':
ofd_b.header['OBJECT'] = (
self.information['name_obj'][:30], 'object name')
......@@ -3640,7 +3640,7 @@ class IFSsimulator():
#######################################################################
######## Telescope information ###############
# ####### Telescope information ###############
ofd_b.header['REFFRAME'] = ('CSSTGSC-1.0', 'guiding catalog version')
ofd_b.header['DATE-OBS'] = (data_time[:21],
......@@ -3741,7 +3741,7 @@ class IFSsimulator():
ofd_b.header['DATASUM'] = (data_time[:19], ss2)
##########
########## finish header for 0 layer ######################
# ######### finish header for 0 layer ######################
#############################################################
# header
# new image HDU, blue channel, layer 1
......@@ -3777,7 +3777,7 @@ class IFSsimulator():
hdu_b.header['BUNIT'] = ('ADU', 'physical unit of array values')
#######################################################################
######### instrument information ###################################
# ######## instrument information ###################################
if self.source == 'SCI' or self.source == 'COMP':
hdu_b.header['CMIRRPOS'] = (
......@@ -3808,7 +3808,7 @@ class IFSsimulator():
######################################################################
#################### detector information##########################
# ################### detector information##########################
hdu_b.header['CAMERA'] = ('Blue', 'camera of IFS')
hdu_b.header['DETSN'] = ('CCD231-c4-00', 'detector serial number')
......@@ -3870,7 +3870,7 @@ class IFSsimulator():
hdu_b.header['DETTEMP1'] = (np.float32(
0.0), 'detector temperature at EXPT1_'+str(k+1)+' (K)')
#######################end revised on 2024.2.27 ###
# ######################end revised on 2024.2.27 ###
hdu_b.header['BIN_X'] = (
np.int16(1), 'bin number in X (wavelength)')
......@@ -3927,7 +3927,7 @@ class IFSsimulator():
hdu_b.header['Hole'] = ('yes', 'apply hole to LAMP')
#####################################################################
#################### red camera ######################
# ################### red camera ######################
# create a new FITS file, using HDUList instance
ofd_r = fits.PrimaryHDU()
......@@ -4008,7 +4008,7 @@ class IFSsimulator():
#######################################################################
######## Telescope information ###############
# ####### Telescope information ###############
ofd_r.header['REFFRAME'] = ('CSSTGSC-1.0', 'guiding catalog version')
ofd_r.header['DATE-OBS'] = (data_time[:21],
......@@ -4121,7 +4121,7 @@ class IFSsimulator():
ofd_r.header['DATASUM'] = (data_time[:19], ss2)
##########
########## finish header for 0 layer ######################
# ######### finish header for 0 layer ######################
#############################################################
# header
......@@ -4156,7 +4156,7 @@ class IFSsimulator():
hdu_r.header['BZERO'] = (np.float64(32768), '')
hdu_r.header['BUNIT'] = ('ADU', 'physical unit of array values')
######### instrument information ######
# ######## instrument information ######
if self.source == 'SCI' or self.source == 'COMP':
......@@ -4186,7 +4186,7 @@ class IFSsimulator():
hdu_r.header['IFSSTAT'] = (
np.int32(0), 'IFS components status parameter')
################### detector information############################
# ################## detector information############################
hdu_r.header['CAMERA'] = ('Red', 'camera of IFS')
hdu_r.header['DETSN'] = ('CCD231-c6-00', 'detector serial number')
......@@ -4244,7 +4244,7 @@ class IFSsimulator():
hdu_r.header[str1] = (read_start[:21], com1)
hdu_r.header[str2] = (read_end[:21], com2)
####################################################################################
# ###################################################################
hdu_r.header['DETTEMP0'] = (np.float32(
0.0), 'detector temperature at EXPT0_1 (K)')
hdu_r.header['DETTEMP1'] = (np.float32(
......@@ -4302,7 +4302,7 @@ class IFSsimulator():
if self.source == 'LAMP' and self.information['holemask'] == 'yes':
hdu_r.header['Hole'] = ('yes', 'apply hole to LAMP')
#########################
#########################
hdu1 = fits.PrimaryHDU(header=ofd_b.header)
hdu2 = fits.PrimaryHDU(header=ofd_r.header)
......@@ -4445,11 +4445,8 @@ class IFSsimulator():
return
########################################################################################################################################################################################################################################################
###################################################################################
##################################################################################
# ############################################################################
# ############################################################################
def CalskyNoise(self, lam):
"""
......
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