Crédit d'image | Image credit: UTIAS Space Flight Laboratory
Description brève : Ce tutoriel aide les utilisateurs à exploiter les données ouvertes des courbes de lumière de la mission de la Constellation BRITE.
BRITE Constellation - Un tutoriel est un tutoriel Jupyter Notebook qui guide les utilisateurs à travers l'exploitation des données ouvertes des courbes de lumière de la mission de la Constellation BRITE. Il couvre :
- Téléchargement des données depuis les archives publiques
- Traitement et analyse des courbes de lumière stellaires
- Techniques de détection d'exoplanètes
- Visualisation et interprétation des données photométriques
La mission Constellation BRITE utilise des nanosatellites pour étudier la variabilité stellaire et détecter des exoplanètes par la méthode des transits.
Ce tutoriel est fourni à des fins pédagogiques et expérimentales.
Pour plus d'informations :
- Python 3.9.18
- Jupyter Notebook ou Jupyter Lab
- Connexion Internet (pour le téléchargement des données)
- Bibliothèques d'analyse de données (NumPy, Matplotlib, Pandas)
- 📦 Cloner le dépôt
git clone https://github.com/asc-csa/BRITE_Tutorial.git cd BRITE_Tutorial - 🐍 Créer un environnement
# Avec virtualenv python -m venv env source env/bin/activate # Ou avec conda conda create -n brite_env python=3.9.18 conda activate brite_env
- 📥 Installer les dépendances
pip install -r requirements.txt
- 🚀 Lancer le tutoriel
jupyter notebook
Remarque : Assurez-vous d'avoir accès aux archives publiques de données BRITE.
Basé sur les données collectées par la mission du satellite BRITE Constellation, conçu, construit, lancé, exploité et soutenu par :
- Agence autrichienne de promotion de la recherche (FFG)
- Université de Vienne
- Université technique de Graz
- Agence spatiale canadienne (ASC)
- Institut d'études aérospatiales de l'Université de Toronto (UTIAS)
- Fondation pour la science et la technologie polonaise (FNiTP MNiSW)
- Centre national des sciences (NCN)
Ce projet est sous une licence MIT modifiée – voir le fichier LICENSE pour plus de détails.
Brief description: This tutorial helps users make use of the open lightcurve data from the BRITE Constellation Mission.
BRITE Constellation - A Tutorial is a Jupyter Notebook tutorial that guides users through exploiting open lightcurve data from the BRITE Constellation Mission. It covers:
- Downloading data from public archives
- Processing and analyzing stellar lightcurves
- Exoplanet detection techniques
- Visualization and interpretation of photometric data
The BRITE Constellation mission uses nanosatellites to study stellar variability and detect exoplanets through the transit method.
This tutorial is provided for educational and experimental purposes.
More information:
- Python 3.9.18
- Jupyter Notebook or Jupyter Lab
- Internet connection (for data download)
- Data analysis libraries (NumPy, Matplotlib, Pandas)
- 📦 Clone the repo
git clone https://github.com/asc-csa/BRITE_Tutorial.git cd BRITE_Tutorial - 🐍 Create environment
# Using virtualenv python -m venv env source env/bin/activate # Or using conda conda create -n brite_env python=3.9.18 conda activate brite_env
- 📥 Install dependencies
pip install -r requirements.txt
- 🚀 Run the tutorial
jupyter notebook
Note: Ensure you have access to the BRITE public data archives.
Based on data collected by the BRITE Constellation satellite mission, designed, built, launched, operated and supported by:
- Austrian Research Promotion Agency (FFG)
- University of Vienna
- Technical University of Graz
- Canadian Space Agency (CSA)
- University of Toronto Institute for Aerospace Studies (UTIAS)
- Foundation for Polish Science & Technology (FNiTP MNiSW)
- National Science Centre (NCN)
This project is licensed under a modified MIT license - see the LICENSE file for details.