A Python-Based Peeling Framework for Radio Interferometry: Application to uGMRT 650MHz Imaging
यह शोध पत्र एक पायथन-आधारित, CASA-संगत फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो uGMRT 650 MHz डेटा में चमकीले स्रोतों से उत्पन्न आर्टिफ़ेक्ट्स को प्रभावी ढंग से दबाने के लिए दिशा-निर्भर अंशांकन (डिरेक्शन-डिपेंडेंट कैलिब्रेशन) और पीलिंग का उपयोग करता है, जिससे एक अनुकूलित मॉडल-रेस्टोरेशन रणनीति के माध्यम से इमेज फिडेलिटी और मंद-स्रोत पता लगाने की क्षमता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।