# 零。原理部分
关于处理氢谱线绘制银河旋转曲线的原理部分可见于【射电望远镜】绘制银河系旋转曲线
当然，也可以直接略过，用代码来处理数据
代码 github 地址：https://github.com/BI6MHT/MilkyWay
代码 gitee 地址：https://gitee.com/BI6MHT/milky-way
# 一。文件命名
为了方便数据的处理，文件命名如图图 1 所示，即 ' 赤经 赤纬 '，注意空格；在此举一个命名的例子：
17h04m 为赤经，当然精确到 s 也是可以的，比如 17h04m03s
-41d 为赤纬，也可精确到小数点后，比如 - 41.23d
图 1：文件命名
# 二。数据格式
通过 SDRSharp 的 IF average 进行积分平均后的频谱 txt 文件格式如图 2 所示
第一行与积分平均的次数有关，不用考虑
第一列是观测频率，单位是 MHz
第二列是信号强度，单位应该是电压，即 V
图 2：数据格式
# 三。观测时间和地点的确定
Main.py 文件中代码是根据文件的修改时间来返回 UTC 时间的，如图 3.1 所示
图 3.1：Main.py 文件中观测时间的确定
文本文件（频谱文件）有创建时间，修改时间，访问时间三种时间属性，如图图 3.2；文件重命名不会改变任意一种时间属性；硬盘上进行拷贝的话应该会改变创建和访问时间，但是修改时间不会变动。
图 3.2：文件时间属性
在 GitHub 或者 Gitee 上下载代码后，会发现一个 Data.zip 的压缩文件，示例的频谱数据都在这个压缩包中，大家下载后可以解压为目录下同名文件夹，如图 3.3。然而仍然存在一个问题，如果用 windows 自带的解压，解压后文件的创建时间才是观测时间，如果用我电脑上 Bandzip 这个解压工具进行解压，解压后文件的修改时间才是观测时间。于是在此便默认大家都用 Win10 自带的解压，创建时间才是观测时间 。
图 3.3：把 Data 解压到同名文件夹
当然，具体是哪个时间属性才是观测时间，可以观察一下文件的属性，如果有一个时间属性不同文件时不同的，那应该便是观测时间了。如果你想以文件的修改时间为观测时间，可以将图 3.1 的 LocalTime = os.stat (obs_Dir+obs_Source+'.txt').st_ctime 中的 ct_mtime 改为 st_mtime。
观测地点可在 Main.py 文件中进行修改，如图 3.4 所示。obs_Site = '110.81285 32.59175 40' 中的 110.81285 代表经度，32.59175 代表纬度，40 代表海拔为 40m。
图 3.4：观测地点
# 四。示例数据来源
在湖北省十堰市观测的氢谱线数据，利用赤道仪进行天体定位，天线为栅格抛物面，该天线在曾在 B 站 “从零开始的业余射电天文” 系列中介绍过，见于图 4.1，
图 4.1：B 站视频
其中放大滤波器没有采用视频中推荐的，而采用了咸鱼某款，如图图 4.21 所示的蓝色板子，1420MHz 具有 40-50dB 的增益，噪声系数也很低。
图 4.2：咸鱼卖家
# 五。代码适用范围
代旋转曲线代码适合处理在银纬 0° 附近，银经 0° 到 90° 和 270° 到 360° 的观测到的氢谱线。
旋臂成像代码可以处理在银纬 0° 附近，所有银经范围内的氢谱线。
在银纬 0° 附近，不同银经对应的赤经赤纬如图 5
第一列为银经，第二列为赤经，第三列为赤纬。
图 5：推荐扫描点坐标
# 六.python 的使用
在运行代码前，请确保你的 python 库中含有 “astropy，numpy ，matplotlib，pandas，scipy” 这五个包。
或者直接安装 anaconda 这个软件，里面集成了很多科学计算的包，但没有 astropy 这个包，不过在 anaconda 可以手动安装这个包
如果在 anaconda 自带的编译器 spyder 中直接运行 Main.py 文件，当它发现缺少 astropy 这个包时，会自动下载。不过默认的包下载地址应该在国外，所以下载速度有些慢
python 安装包或者安装 anaconda 的教程可见于 B 站，或者直接使用搜索引擎
全部的代码文件如图 6.1 所示
图 6.1：全部代码
所有的频谱 txt 文件均放于 Data，运行 Main.py 文件
可以得到 氢谱线相对于日心的径向速度 vs 谱线的等效温度 (即强度) 的频谱图，如图 6.2 所示；上方的图是未经平滑的频谱，下方是平滑后的频谱；最上方的文字代表了观测目标的赤经赤纬以及 UTC 观测时间。所有生成的频谱图均存放在 Pictures 文件中，以观测目标所在银经进行命名。
图 6.2：频谱示例
同时也可以得到一个名为 MilkyWay.csv 的 excel 文件，里面储存着关于频谱的赤经赤纬，银经银纬，峰值处的径向速度，最大径向速度，不过暂时不用这些。
# 七。银河系旋转曲线的绘制，有暗物质存在？
在确保已经成功运行过 Main.py 文件的前提下，直接运行 rocurve.py
，便可以得到银河系旋转曲线，如图 7.1 所示。
其中横坐标是氢分子团距离银心的距离，纵坐标是绕银心转动的速度。
图 7.1：银河系旋转曲线
理论上的旋转曲线应当如图 7.2 或者 7.3 所示，即在超过一定距离后，天体运行遵循开普勒第三定律，转动速度不断下降。
图 7.2：理论曲线
图 7.2：理论曲线
而从实际测量的曲线来看，转动速度在核心区陡峭上升，因为这里时星系质量集中的区域，转动规律类似于刚体转动速度在边缘区并没有随距离的增加而下降，反而保持着平坦不变的趋势
对这种现象的解释如下：
银河系有很大一部分质量不在星系的中心区域，而在边缘区以外很远的银晕中。那里几乎没有什么恒星，可观测到的发光物也很少。大多数的质量属于不发光的暗物质，即那些不发出任何辐射因而探测不到的物质。
然而根据在背景介绍中的绘制银河系旋转曲线的几何关系，我们选取，即最大径向速度的标准不是很准确，得出的图 7.1 并不能得出暗物质的存在，因为在更远处转动速度仍然可以是衰减的
# 八。银河系旋臂的绘制，银河系存在旋臂结构？
在绘制银河系旋臂前，需要对 MilkyWay.csv 中的数据略加修改。如果不加以修改，在确保已经成功运行过 Main.py 文件的前提下，直接运行 Map.py，可得到图 8.1，其中 Q1,Q2,Q3,Q4 分别代表银河系的第 1,2,3,4 象限，就是把银河系平面以太阳为中心，分成四个象限；C 代表银河系的中心，Sun 代表太阳；单位 kpc 中的 pc 即秒差距，是距离单位，k 即 1000 之意
图 8.1：直接运行 Map.py 得到的银河系旋臂图
尽管有些乱，但仍可以看出几条旋臂，对比图 8.2，可以看出三条臂分别是英仙臂（黑色）、外臂（黑色）以及太阳所在的猎户臂（蓝色）。
图 8.2：银河系悬臂
# 九。修正 MilkyWay.csv 文件
我们所需的只是频谱图上峰值对应径向速度，以及最大径向速度
下面我们看一下 MilkyWay.csv 里面的数据格式，如图 9.1
图 9.1：csv 文件
第一列是观测目标（即一个观测文件）的编号，第二列是观测目标的赤经赤纬，第三列是观测目标的银经，第四列是观测目标的银维。
剩余的列便是峰值的对应径向速度和最大径向速度了。
其中每一行的最后一列就是最大径向速度，是用来求上面的银河系旋转曲线的，不用修改。
求峰值由于代码是用的求极值的算法，所以会求出一系列的极值峰，但是只有一两个才是真正的氢谱线峰，我们必须观察 Pictures 文件中生成的频谱图，去掉那些不是氢谱线的峰对应的径向速度。
图 9.1 中灰色的那一行对应图 6.2 中的频谱图，频谱图上标记红点的都注明了坐标，坐标第一个值是径向速度，第二个值是等效温度，我们只关注径向速度。
其中最右边的红点标注的是最大径向速度，即 MilkyWay.csv 中每一行的最后一列所对应的值，不必修改。观察频谱图后我们发现 - 133.712 处不是峰值，故直接删去，得到如图 9.2 所示。
图 9.2：修正 csv 文件
对于多数频谱应该只能看出一个峰，少数有两个峰。我们对观测的每个源对应的每一行都做如上处理，可得到修正后的 MilkyWay.csv 文件，大概如图图 9.3 所示
图 9.3：修正后的 csv 文件
这时候候便可运行 Map.py 文件进行成像，得到图图 9.4
图 9.4：银河系旋臂图
黑色代表算法的唯一解，描绘出了英仙臂和外臂；蓝色和红色代表算法的两个解，个人认为蓝色是对的，即太阳所在的猎户臂。关于解的唯一性和不唯一性在氢谱线绘制银河的原理中有介绍。
注意：一个观测方向上有几个峰就能画出几个旋臂上的点，我们观测到的基本上都是双峰或者单峰，故在一个观测方向上只能画出一或两条旋臂上的点。
