Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://hdl.handle.net/10609/132789
Título : | Density-based clustering for X-ray source detection on XMM-Newton EPIC-PN data |
Autoría: | Rico Gómez, Rodrigo |
Director: | Casas-Roma, Jordi |
Tutor: | Ruiz Dern, Laura |
Resumen : | El principal propósito de este trabajo es explorar los datos astronómicos recogidos por las cámaras EPIC del satélite XMM-Newton. Como resultado, dependiendo de la validación correspondiente, parte de las técnicas empleadas podrán ser implementadas en futuras versiones de la pipeline de procesamiento de los datos de XMM-Newton. XMM-Newton es un observatorio espacial de la Agencia Espacial Europea (ESA) que opera en el rango de los rayos X. Los datos recogidos por XMM-Newton son enviados a un complejo sistema de algoritmos y métodos de calibración que resultan en productos científicos elaborados y distribuidos por el Centro de Operaciones Científicas de XMM-Newton (XMM-Newton SOC). Este trabajo se enmarca en la última parte del procesamiento de los datos. Los datos tratados en este proyecto han sido previamente procesados para evitar desviar el foco de las propias técnicas de aprendizaje automático que se pretenden utilizar. |
Palabras clave : | astronomía aprendizaje automático clustering XMM-Newton |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | 6-jun-2021 |
Licencia de publicación: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Aparece en las colecciones: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
rricogoTFM0621memory.pdf | TFM Memory | 27,91 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Comparte:
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons