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The data products were individual F
The data products were individual FITS frames, one for each exposure.They were assembled offline into 3-D FITS cubes. For our purposes, we trimmed the cubes in time to about one second of data around the observed event, corresponding to ≈ 2″ on the sky. The data cubes were converted to a photometric light curve using a digital mask extraction, with the mask adapted for each event to match the seeing and image motion and to reject at the same time as much as possible of the background flux (see e.g. Richichi et al., 2008).
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数据产品是单独的FITS框架，每个曝光一次，然后离线组装成3-D FITS立方体。出于我们的目的，我们在观察到的事件周围及时将多维数据集修剪为大约一秒的数据，相当于天空上的≈2英寸。使用数字蒙版提取，将数据立方体转换为光度光曲线，使该蒙版适用于每个事件，以匹配可见光和图像运动，并同时排除尽可能多的背景光通量（例如，参见Richichi等）等（2008）。
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数据产品是单独的 FITS 帧，每个曝光一个。它们离线组装成三维 FITS 立方体。出于我们的目的，我们及时将立方体修剪到观测事件周围的大约一秒的数据，对应于≈ 2"。使用数字掩码提取将数据立方体转换为光度光曲线，每个事件都调整遮罩以匹配图像运动，并尽可能同时拒绝背景通量（例如 Richichi 等人，2008 年）。
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数据产品是单独的FITS框架，每个框架一个暴露。他们被离线组装成三维立方体。为了达到我们的目的，我们及时地将立方体数据压缩到观测事件的1秒左右，相当于天空中的≈2〃。使用数字掩模提取将数据立方体转换为光度光曲线，并针对每个事件调整遮罩，以匹配视觉和图像运动，同时尽可能拒绝背景通量（见Richichi等人，2008）。<br>
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