2024-10-31 08:26:50 +03:00
2024-06-24 12:48:43 +03:00
?
2024-08-30 18:40:31 +03:00
2024-09-27 19:46:24 +03:00
IKI
2024-08-27 12:57:19 +03:00
2024-09-27 19:46:24 +03:00
2024-09-27 19:46:24 +03:00
2024-09-27 19:46:24 +03:00
2024-04-13 15:34:25 +03:00
2024-04-13 14:35:10 +03:00
2024-10-31 08:26:50 +03:00

Galactic diffuse emission with INTEGRAL/IBIS

This repository provides the code of the IBIS/ISGRI background model used in paper The properties of the Galactic Hard X-Ray and soft gamma-ray Background based on 20 years of INTEGRAL/IBIS observations arXiv:2409.20058.

In addition to the code, the package contains preprocessed data. In particular, it contains ISGRI detector count rate cleaned from the contribution of X-ray point sources, for each INTEGRAL observation (so-called "science window", ScW) in the range of the INTEGRAL orbits 70-2740 and in different energy bands. This data set and code can be used to calibrate the ISGRI background model and measure the X-ray intensity of the Galactic background in different parts of the Milky Way.

INSTALL

Шаг 1. (опционально) Устанавливаем локальное виртуальное окружение Python

mkdir ~/work; cd ~/work
python -m venv venv
source ./venv/bin/activate.csh 

или запускаем другое виртуальное окружение, например:

conda activate ciao-4.15

Шаг 2. Клонируем проект из репозитория

mkdir ~/work; cd ~/work
git clone git@heagit.cosmos.ru:integral/ridge.git

Шаг 3. Устанавливаем проект в ваше виртуальное окружение

cd ridge
pip install --editable ridge/

Обратите внимание на параметр --editable, он позволяет вам редактировать исходный код данного пакета и сразу его выполнять. Если вы не планируете модифицировать локальную копию кода, можете убрать этот параметр.

После работы можете удалить проект: pip uninstall ridge

Работа с данными

Непосредственная работа с данными происходит в директории scripts, где нужно последовательно запускать скрипты обработки. В данной директории находится подробное описание всех действий.

Description
Python code for GRXE measurements with INTEGRAL IBIS/ISGRI data.
Readme MIT 4.5 GiB
Languages
Python 49%
PostScript 27.2%
Fortran 14.1%
R 6.1%
Perl 2.5%
Other 1%