データ圧縮では、定常的な情報とイレギュラーな動きを表わす情報を区分することで、突発現象を見逃さないで、記録する方法が紹介されました。また、観測機内に既知のパターンマスクを挟み、焦点からずらした位置でスリットの影響を受けた観測データを用いることで、従来より観測精度が高い映像を獲得することに成功したことが報告されました。
5月23日（木）は、 森井幹雄先生（統計数理研究所 統計的機械学習研究センター） に天文データのデータ圧縮と観測精度（分解能）を上げる手法に関して、発表していただきました。
データ圧縮では、定常的な情報とイレギュラーな動きを表わす情報を区分することで、突発現象を見逃さないで、記録する方法が紹介されました。また、観測機内に既知のパターンマスクを挟み、焦点からずらした位置でスリットの影響を受けた観測データを用いることで、従来より観測精度が高い映像を獲得することに成功したことが報告されました。
データ圧縮では、定常的な情報とイレギュラーな動きを表わす情報を区分することで、突発現象を見逃さないで、記録する方法が紹介されました。また、観測機内に既知のパターンマスクを挟み、焦点からずらした位置でスリットの影響を受けた観測データを用いることで、従来より観測精度が高い映像を獲得することに成功したことが報告されました。
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