NRAO Home > CASA > CASA Task Reference Manual

[next] [prev] [prev-tail] [tail] [up]

0.1.76 mstransform

Requires:

Synopsis
Split the MS, combine/separate/regrid spws and do channel and time averaging

Description

The task mstransform can do the same functionalities available in cvel, partition, hanningsmooth and split without the need to read and write the output to disk multiple times. The main features of this task are:

* take an input MS or Multi-MS (MMS) * ability to create an output MS or MMS * spw combination and separation * channel averaging taking flags and weights into account * time averaging taking flags and weights into account * reference frame transformation * Hanning smoothing

All these transformations will be applied on the fly without any writing to disk to optimize I/O. The user can ask to create a Multi-MS in parallel using CASA’s cluster infrastructure using the parameter createmms. See MPIInterface for more information on the cluster infrastructure.

This task is implemented in a modular way to preserve the functionalities available in the replaced tasks. One can choose which functionality to apply or apply all of them by setting the corresponding parameters to True. Note that there is an order in which the transformations are applied to the data that makes logical sense on the point of view of the data analysis.

This task can create a multi-MS as the output. General selection parameters are included, and one or all of the various data columns (DATA, LAG_DATA and/or FLOAT_DATA, and possibly MODEL_DATA and/or CORRECTED_DATA) can be selected. It can also be used to create a normal MS, split-based on the given data selection parameters.

The mstransform task creates a Multi-MS in parallel, using the CASA MPI framework. The user should start CASA as follows in order to run it in parallel.

1) Start CASA on a single node with 8 engines. The first engine will be used as the MPIClient, where the user will see the CASA prompt. All other engines will be used as MPIServers and will process the data in parallel. mpicasa -n 8 casa –nogui –log2term mstransform(.....)

2) Running on a group of nodes in a cluster. mpicasa -hostfile user_hostfile casa .... mstransform(.....)

where user_hostfile contains the names of the nodes and the number of engines to use in each one of them. Example: pc001234a, slots=5 pc001234b, slots=4

If CASA is started without mpicasa, it is still possible to create an MMS, but the processing will be done in sequential.

The resulting WEIGHT_SPECTRUM produced by mstransform is in the statistical sense correct for the simple cases of channel average and time average, but not for the general re-gridding case, in which the error propagation formulas applicable for WEIGHT_SPECTRUM are yet to be defined. Currently, as in cvel and in the imager, WEIGHT_SPECTRUM is transformed in the same way as the other data columns. Notice that this is not formally correct from the statistical point of view, but is a good approximation at this stage.

NOTE: the input/output in mstransform have a one-to-one relation. input MS – output MS input MMS – output MMS

unless the user sets the parameter createmms to True to create the following: input MS – output MMS



Arguments

Inputs

vis

Name of input Measurement set or Multi-MS.

allowed:

string

Default:

outputvis

Name of output Measurement Set or Multi-MS.

allowed:

string

Default:

createmms

Create a multi-MS output from an input MS.

allowed:

bool

Default:

False
separationaxis

Axis to do parallelization across(scan,spw,auto,baseline).

allowed:

string

Default:

auto

numsubms

The number of Sub-MSs to create (auto or any number)

allowed:

any

Default:

variant auto

tileshape

List with 1 or 3 elements giving the tile shape of the disk data columns.

allowed:

intArray

Default:

0

field

Select field using ID(s) or name(s).

allowed:

any

Default:

variant

spw

Select spectral window/channels.

allowed:

any

Default:

variant

scan

Select data by scan numbers.

allowed:

any

Default:

variant

antenna

Select data based on antenna/baseline.

allowed:

any

Default:

variant

correlation

Correlation: ” ==> all, correlation=”XX,YY”.

allowed:

any

Default:

variant

timerange

Select data by time range.

allowed:

any

Default:

variant

intent

Select data by scan intent.

allowed:

any

Default:

variant

array

Select (sub)array(s) by array ID number.

allowed:

any

Default:

variant

uvrange

Select data by baseline length.

allowed:

any

Default:

variant

observation

Select by observation ID(s).

allowed:

any

Default:

variant

feed

Multi-feed numbers: Not yet implemented.

allowed:

any

Default:

variant

datacolumn

Which data column(s) to process.

allowed:

string

Default:

corrected

realmodelcol

Make real a virtual MODEL column.

allowed:

bool

Default:

False
keepflags

Keep *completely flagged rows* or drop them from the output.

allowed:

bool

Default:

True
usewtspectrum

Create a WEIGHT_SPECTRUM column in the output MS.

allowed:

bool

Default:

False

combinespws

Combine the input spws into a new output spw. Only supported when the number of channels is the same for all the spws.

allowed:

bool

Default:

False
chanaverage

Average data in channels.

allowed:

bool

Default:

False
chanbin

Width (bin) of input channels to average to form an output channel.

allowed:

any

Default:

variant 1

hanning

Hanning smooth data to remove Gibbs ringing.

allowed:

bool

Default:

False
regridms

Transform channel labels and visibilities to a different spectral reference frame. Notice that u,v,w data is not transformed.

allowed:

bool

Default:

False

mode

Regridding mode (channel/velocity/frequency/channel_b).

allowed:

string

Default:

channel

nchan

Number of channels in the output spw (-1=all).

allowed:

int

Default:

-1

start

First channel to use in the output spw (mode-dependant)

allowed:

any

Default:

variant 0

width

Number of input channels that are used to create an output channel.

allowed:

any

Default:

variant 1

nspw

Number of output spws to create in output MS.

allowed:

int

Default:

1

interpolation

Spectral interpolation method.

allowed:

string

Default:

linear

phasecenter

Phase center direction to be used for the spectral coordinate transformation: position or field index

allowed:

any

Default:

variant

restfreq

Rest frequency to use for output.

allowed:

string

Default:

outframe

Output reference frame (”=keep input frame).

allowed:

string

Default:

veltype

Velocity definition.

allowed:

string

Default:

radio

timeaverage

Average data in time.

allowed:

bool

Default:

False

timebin

Bin width for time averaging.

allowed:

string

Default:

0s

timespan

Span the timebin across scan, state or both.

allowed:

any

Default:

variant

maxuvwdistance

Maximum separation of start-to-end baselines that can be included in an average. (meters)

allowed:

double

Default:

0.0

docallib

Enable on-the-fly (OTF) calibration as in task applycal

allowed:

bool

Default:

False

callib

Path to calibration library file

allowed:

string

Default:

douvcontsub

Enable continuum subtraction as in task uvcontsub

allowed:

bool

Default:

False

fitspw

Spectral window:channel selection for fitting the continuum

allowed:

string

Default:

fitorder

Polynomial order for the fits

allowed:

int

Default:

0

want_cont

Produce continuum estimate instead of continuum subtracted data

allowed:

bool

Default:

False

denoising_lib

Use new denoising library (based on GSL) instead of casacore fitting routines

allowed:

bool

Default:

True

nthreads

Number of OMP threads to use (currently maximum limited by number of polarizations)

allowed:

int

Default:

1

niter

Number of iterations for re-weighted linear fit

allowed:

int

Default:

1

disableparallel

Hidden parameter for internal use only. Do not change it!

allowed:

bool

Default:

False

ddistart

Hidden parameter for internal use only. Do not change it!

allowed:

int

Default:

-1

taql

Table query for nested selections

allowed:

string

Default:

monolithic_processing

Hidden parameter for internal use only. Do not change it!

allowed:

bool

Default:

False

reindex

Hidden parameter for use in the pipeline context only

allowed:

bool

Default:

True

Example

 
 
    Detailed description of keyword arguments:  
 
--- Input/Output parameters ---  
    vis -- Name of input visibility file  
        default: ’’; example: vis=’ngc5921.ms’  
 
    outputvis -- Name of output visibility file or Multi-MS  
        default: ’’; example: outputvis=’ngc5921.mms’  
 
    createmms -- Create an output Multi-MS from an input MS.  
        default: False  
 
        This parameter only has effect if set to True, when it will try  
        to create an output Multi-MS from an input MS. The one-to-one  
        relation of input/output in mstransform is:  
          input MS  --  output MS  
          input MMS --  output MMS  
 
        by setting createmms=True, the following is possible:  
          input MS  --  output MMS  
 
        NOTE: See information on processing input Multi-MS at the end of this help section.  
 
        separationaxis -- Axis to do parallelization across.  
            default: ’auto’  
            options: ’scan’, ’spw’, ’auto’, ’baseline’  
 
            * The ’auto’ option will partition per scan/spw to obtain optimal load balancing with the  
             following criteria:  
 
            1 - Maximize the scan/spw/field distribution across sub-MSs  
            2 - Generate sub-MSs with similar size  
 
            * The ’scan’ or ’spw’ axes will partition the MS into scan or spw. The individual sub-MSs may  
            not be balanced with respect to the number of rows.  
 
            * The ’baseline’ axis is mostly useful for Single-Dish data. This axis will partition the MS  
              based on the available baselines. If the user wants only auto-correlations, use the  
              antenna selection such as antenna=’*&&&’ together with this separation axis. Note that in  
              if numsubms=’auto’, partition will try to create as many subMSs as the number of available  
              servers in the cluster. If the user wants to have one subMS for each baseline, set the numsubms  
              parameter to a number higher than the number of baselines to achieve this.  
 
        numsubms -- The number of sub-MSs to create.  
            default: ’auto’  
            Options: any integer number (example: numsubms=4)  
 
               The default ’auto’ is to partition using the number of available servers in the cluster.  
               If the task is unable to determine the number of running servers, or the user did not start CASA  
               using mpicasa, numsubms will use 8 as the default.  
 
    tileshape -- List with 1 or 3 elements describing the tile shape that will be used  
                 to save the columns to disk. (list)  
        default: [0]  
        options: [0] or [1] or [int,int,int]. When list has only one element, it should  
                 be either 0 or 1. When the list has three elements, they should be the  
                 number of correlations, channels, rows.  
 
 
--- Data selection parameters ---  
    field -- Select field using field id(s) or field name(s).  
             [run listobs to obtain the list iof d’s or names]  
        default: ’’=all fields If field string is a non-negative  
           integer, it is assumed to be a field index  
           otherwise, it is assumed to be a field name  
           field=’0~2’; field ids 0,1,2  
           field=’0,4,5~7’; field ids 0,4,5,6,7  
           field=’3C286,3C295’; fields named 3C286 and 3C295  
           field = ’3,4C*’; field id 3, all names starting with 4C  
 
    spw -- Select spectral window/channels  
        default: ’’=all spectral windows and channels  
           spw=’0~2,4’; spectral windows 0,1,2,4 (all channels)  
           spw=’<2’;  spectral windows less than 2 (i.e. 0,1)  
           spw=’0:5~61’; spw 0, channels 5 to 61  
           spw=’0,10,3:3~45’; spw 0,10 all channels, spw 3 - chans 3 to 45.  
           spw=’0~2:2~6’; spw 0,1,2 with channels 2 through 6 in each.  
           spw = ’*:3~64’  channels 3 through 64 for all sp id’s  
                   spw = ’ :3~64’ will NOT work.  
 
               NOTE: mstransform does not support multiple channel ranges per  
                     spectral window (’;’).  
 
    scan -- Scan number range  
        default: ’’=all  
 
    antenna -- Select data based on antenna/baseline  
        default: ’’ (all)  
            Non-negative integers are assumed to be antenna indices, and  
            anything else is taken as an antenna name.  
 
        examples:  
            antenna=’5&6’: baseline between antenna index 5 and index 6.  
            antenna=’VA05&VA06’: baseline between VLA antenna 5 and 6.  
            antenna=’5&6;7&8’: baselines 5-6 and 7-8  
            antenna=’5’: all baselines with antenna 5  
            antenna=’5,6,10’: all baselines including antennas 5, 6, or 10  
            antenna=’5,6,10&’: all baselines with *only* antennas 5, 6, or  
                                   10.  (cross-correlations only.  Use &&  
                                   to include autocorrelations, and &&&  
                                   to get only autocorrelations.)  
            antenna=’!ea03,ea12,ea17’: all baselines except those that  
                                       include EVLA antennas ea03, ea12, or  
                                       ea17.  
 
    correlation -- Correlation types or expression.  
        default: ’’ (all correlations)  
        example: correlation=’XX,YY’  
 
    timerange -- Select data based on time range:  
        default: ’’ (all); examples,  
           timerange = ’YYYY/MM/DD/hh:mm:ss~YYYY/MM/DD/hh:mm:ss’  
           Note: if YYYY/MM/DD is missing date, timerange defaults to the  
           first day in the dataset  
           timerange=’09:14:0~09:54:0’ picks 40 min on first day  
           timerange=’25:00:00~27:30:00’ picks 1 hr to 3 hr 30min  
           on next day  
           timerange=’09:44:00’ data within one integration of time  
           timerange=’>10:24:00’ data after this time  
 
    array -- (Sub)array number range  
        default: ’’=all  
 
    uvrange -- Select data within uvrange (default units meters)  
        default: ’’=all; example:  
            uvrange=’0~1000klambda’; uvrange from 0-1000 kilo-lambda  
            uvrange=’>4klambda’;uvranges greater than 4 kilo-lambda  
            uvrange=’0~1000km’; uvrange in kilometers  
 
    observation -- Select by observation ID(s)  
        default: ’’=all  
 
    feed -- Selection based on the feed - NOT IMPLEMENTED YET  
        default: ’’=all  
 
 
    datacolumn -- Which data column to use for processing (case-insensitive).  
        default: ’corrected’; example: datacolumn=’data’  
        options: ’data’, ’model’, ’corrected’, ’all’,’float_data’, ’lag_data’,  
                 ’float_data,data’, ’lag_data,data’.  
 
            NOTE: ’all’ = whichever of the above that are present. If the requested  
                          column does not exist, the task will exit with an error.  
 
            When datacolumn is set to either one of the values ’model’,’all’,  
            ’data,model,corrected’, a sub-parameter realmodelcol will be enabled.  
            See description below.  
 
        realmodelcol -- Make real a virtual MODEL column. If set to True, a real MODEL_DATA  
                        column will be added to the output MS based on the existing SOURCE_MODEL  
                        column.  
            default: False  
 
 
    keepflags -- Keep completely flagged rows in the output or drop them. This has no  
                 effect on partially flagged rows. All of the channels and correlations  
                 of a row must be flagged for it to be droppable, and a row must be  
                 well defined to be keepable.  
 
            IMPORTANT: Regardless of this parameter, flagged data is never included in  
                       channel averaging. On the other hand, partially flagged rows will  
                       always be included in time averaging. The average value of the  
                       flagged data for averages containing ONLY flagged data in the relevant  
                       output channel will be written to the output with the corresponding  
                       flag set to True, while only unflagged data is used on averages where  
                       there is some unflagged data with the flag set to False.  
 
        default: True (keep completely flagged rows in the output)  
 
 
    usewtspectrum -- Create a WEIGHT_SPECTRUM column in the output MS. When set to True,  
                     a WEIGHT_SPECTRUM column will be created using the input WEIGHT column,  
                     such that each channel in the WEIGHT_SPECTRUM will get WEIGHT/nChannels.  
        default: False  
 
 
--- SPW combination parameters ---  
    combinespws -- Combine the input spws into a new output spw.  
        default: False  
 
            NOTE: This option is only supported when the number of channels is the same for  
                  all the spws. Using this option with different numbers of channels for  
                  different spws will result in an error.  
 
            NOTE: Whenever the data to be combined has different EXPOSURE values  
                  in the spectral windows, mstransform will use the WEIGHT_SPECTRUM  
                  for the combination. If WEIGHT_SPECTRUM is not available, it will  
                  use the values from the WEIGHT column. Each output channel is calculated  
                  using the following equation:  
 
          outputChannel_j = SUM(inputChannel_i*contributionFraction_i*inputWeightSpectrum_i)  
                           ------------------------------------------------------------------  
                                 SUM(contributionFraction_i*inputWeightSpectrum_i)  
 
 
--- Channel averaging parameters ---  
    chanaverage -- Average data across channels. Partially flagged data is not be included in the average  
                   unless all data contributing to a given output channel is flagged. In this case,  
                   mstransform calculates the average of all flagged data, and writes it to the output MS  
                   with the corresponding flag set to true. If present, WEIGHT_SPECTRUM/SIGMA_SPECTRUM  
                   are used together with the channelized flags (FLAG), to compute a weighted average  
                   (using WEIGHT_SPECTRUM for CORRECTED_DATA and SIGMA_SPECTRUM for DATA).  
        default: False  
 
        chanbin -- Bin width for channel average in number of input channels.  
                   If a list is given, each bin applies to one of the selected SPWs.  
 
            default: 1 => no channel averaging.  
            options: (int) or [int]  
            example: chanbin=[2,3] => average 2 channels of 1st selected  
             spectral window and 3 in the second one.  
 
            NOTE: WEIGHT_SPECTRUM/SIGMA_SPECTRUM will be used (if present) in  
                  addition to the flags to compute a weighted average. The calculations  
                  is done as follows:  
 
             1) When WEIGHT_SPECTRUM/SIGMA_SPECTRUM are not present:  
                    Avg = SUM(Chan_i*Flag_i)/SUM(Flag_i)  
 
             2) When WEIGHT_SPECTRUM/SIGMA_SPECTRUM are present:  
                    Avg = SUM(Chan_i*Flag_i*WeightSpectrum_i)/SUM(Flag_i*WeightSpectrum_i)  
 
 
--- Hanning smoothing parameters ---  
    hanning -- Hanning smooth frequency channel data to remove Gibbs ringing.  
        default: False  
 
--- Regrid parameters ---  
    regridms -- Transform channel labels and visibilities to a different spectral reference frame.  
                Notice that u,v,w data is not transformed.  
        default: False  
 
        mode -- Regridding mode.  
            default: ’channel’; produces equidistant grid based on first selected channel.  
            options: ’velocity’, ’frequency’, ’channel_b’.  
 
            When set to velocity or frequency, it means that the channels must be specified  
            in the respective units. When set to channel_b it means an alternative ’channel’  
            mode that does not force an equidistant grid. It is faster.  
 
        nchan -- Number of channels in the output spw (int).  
            default: -1  
 
        start -- First channel to use in the output spw (depends on the mode)  
            default: 0 --> when mode=’channel’  
 
            When mode=’channel’, ’start’ means the first channel in the input spw  
            to use when creating the output spw. When mode=’frequency’,  
            ’start’ means the lowest frequency of the output spw. If this information  
            is not available, leave it blank and mstransform will calculate it.  
 
        width -- Width of input channels that are used to create an output channel.  
            default: 1  
 
            Note that mstransform will only shift spws with channel widths of the same  
            sign in a single operation. If you are regridding spws with mixed positive  
            and negative channel widths, you should run this task separated for each  
            group of spws. You can verify the channel widths for your MS using  
            listobs for example, and looking at the SPW table, column ChanWid.  
 
        nspw -- Number of output spws to create in the output MS/MMS (int).  
            default: 1  --> it means, do not separate the spws.  
 
            One can regrid the MS or not and further separate the  
            output into a given number of spws. Internally, the framework  
            will combine the selected spws before separating them so that  
            channel gaps and overlaps are taken into account. This parameter  
            will create a regular grid of spws in the output MS. If nchan  
            is set, it will refer to the number of output channels in each  
            of the separated spws.  
 
        interpolation -- Spectral interpolation method.  
            default: ’linear’  
            options: ’nearest’, ’cubic’, ’spline’, ’fftshift’  
 
        phasecenter -- Direction measure  or fieldid. To be used in mosaics to indicate  
               the center direction to be used in the spectral coordinate transformation.  
            default: ’’ (first selected field)  
            options: FIELD_ID (int) or center coordinate measure (str).  
            example: phasecenter=6 or phasecenter=’J2000 19h30m00 -40d00m00’  
 
        restfreq -- Specify rest frequency to use for output.  
            default: ’’; occasionally it is necessary to set this.  
            example1 for some VLA spectral line data.  
            example2 for NH_3 (1,1) put restfreq=’23.694496GHz’.  
 
        outframe -- Output reference frame (case-insensitive).  
            default: ’’; it will keep the input reference frame.  
            options: ’LSRK’, ’LSRD’, ’BARY’, ’GALACTO’, ’LGROUP’, ’CMB’, ’GEO’, ’TOPO’.  
 
        veltype -- Definition of velocity (as used in mode).  
            default: ’radio’  
 
 
--- Time averaging parameters ---  
    timeaverage -- Average data across time. Partially flagged data is not be included in the average  
                   unless all data contributing to a given output channel is flagged. In this case,  
                   mstransform calculates the average of all flagged data, and writes it to the output MS  
                   with the corresponding flag set to true. If keepflags=False, the fully flagged data  
                   is not be written to the output MS. If present, WEIGHT_SPECTRUM/SIGMA_SPECTRUM  
                   are used together with the channelized flags (FLAG), to compute a weighted average  
                   (using WEIGHT_SPECTRUM for CORRECTED_DATA and SIGMA_SPECTRUM for DATA). Otherwise  
                   WEIGHT/SIGMA are used instead to average together data from different integrations.  
 
        default: False  
 
        timebin -- Bin width for time average in seconds.  
            default: ’0s’  
 
        timespan -- Let the timebin span across scan, state or both.  
                    State is equivalent to sub-scans. One scan may have several  
                    state ids. For ALMA MSs, the sub-scans are limited to about  
                    30s duration each. In these cases, the task will automatically  
                    add state to the timespan parameter. To see the number of states  
                    in an MS, use the msmd tool. See help msmd.  
 
            default: ’’ (separate time bins by both of the above)  
            options: ’scan’, ’state’, ’state,scan’  
 
            examples:  
            timespan = ’scan’; can be useful when the scan number  
                       goes up with each integration as in many WSRT MSs.  
            timespan = [’scan’, ’state’]: disregard scan and state  
                       numbers when time averaging.  
            timespan = ’state,scan’; same as above.  
 
        maxuvwdistance -- Provide a maximum separation of start-to-end baselines  
                          that can be included in an average. (int)  
            default: 0.0 (given in meters)  
 
 
--- On-the-fly calibration parameters ---  
    docallib -- Enable on-the-fly (OTF) calibration as in task applycal  
        default: False  
 
        callib -- Path to calibration library file, which is a ascii file containing  
                  the parameters to correct the data as task in task applycal, namely  
                  gaintable/gainfield/interp/spwmap/calwt. In a Cal Library file, each  
                  row expresses the calibration apply instructions for a particular  
                  caltable and (optionally) a specific selection of data in the MS to  
                  which it is to be applied.  
 
            default: ’’ (there is no default callib file)  
 
            examples:  
 
            caltable=’cal.G’ tinterp=’linear’ calwt=True  
 
            -> Arrange a caltable called cal.G to be applied (with no detailed selection)  
            to all MS data with linear interpolation in time, and with the weights also  
            calibrated.  
 
            caltable=’cal.G’ tinterp=’linear’ fldmap=’nearest’ spwmap=[0,1,1,3] calwt=True  
            caltable=’cal.B’ finterp=’linear’ fldmap=’3’ spwmap=[0,0,0,0] calwt=False  
 
            -> In this case, solutions from cal.G will be selected based on directional  
            proximity (’nearest’) for each MS field via the fldmap parameter, and spw 2  
            will be calibrated by spw 1 solutions. For cal.B, solutions from field id 3  
            will be used exclusively, with spw 0 calibrating all MS spws.  
 
 
 
 
    ------ Multi-MS Processing and Heuristics ---------  
 
    ** Input Multi-MS (MMS) **  
 
    Task mstransform will process an input MMS in parallel whenever possible. Each sub-MS of  
    the MMS will be processed in a separate engine and the results will be post-processed at the  
    end to create an output MMS. The output MMS will have the same separationaxis of the input  
    MMS, which will be written to the table.info file inside the MMS directory.  
 
    Naturally, some transformations available in mstransform require more care when the user  
    first partition the MS. If one wants to do a combination of spws by setting the parameter  
    combinespws = True in mstransform, the input MMS needs to contain all the  
    selected spws in each of the sub-MSs or the processing will fail. For this, one may set the initial  
    separationaxis to scan or use the default auto with a proper numsubms set so that each sub- MS in  
    the MMS is self-contained with all the necessary spws for the combination.  
 
    The task will check if the sub-MSs contain all the selected spws when combinespws=True  
    and if not, it will issue a warning and process the input MMS as a monolithic MS. In this  
    case, the separation axis of the output MMS will be set to scan, regardless of what the input  
    axis was.  
 
    A similar case happens when the separation axis of the input MMS is per scan and the user  
    asks to do time averaging with time spanning across scans. If the individual sub-MSs are not  
    self-contained of the necessary scans and the duration of the scans is shorter than the given  
    timebin, the spanning will not be possible. In this case, the task will process the input MMS as  
    a monolithic MS and will set the axis of the output MMS to spw.  
 
    It is important that the user sets the separation axis correctly when first partitioning the MS.  
    See the table below for when it is possible to process the input MMS in parallel or not, using  
    mstransform.  
 
    input MMS axis   combinespws=True   nspw > 1   timeaverage=True, timespan=’scan’  
    -------------------------------------------------------------------------------  
    scan                  YES            YES             NO  
    spw                   NO             NO              YES  
    auto                  MAYBE          MAYBE           MAYBE  
 
 
------ EXAMPLES ------  
 
More documentation on mstransform can be found here:  
http://www.eso.org/~scastro/ALMA/casa/MST/MSTransformDocs/MSTransformDocs.html  
 
1) Split out a single channel.  
    mstransform(vis=’ctb80-vsm.ms’, outputvis=’mychn.ms’, datacolumn=’data’, spw=’0:25’)  
 
2) Only combine the selected spws into a single output spw.  
    mstransform(vis=’Four_ants.ms’, outputvis=’myspw.ms’, combinespws=True, spw=’0~3’)  
 
3) Combine two spws and regrid one field, using two input channels to make one output.  
    mstransform(vis=’jupiter6cm.demo.ms’,outputvis=’test1.ms’,datacolumn=’DATA’,field=’11’,  
                spw=’0,1’, combinespws=True, regridms=True, nchan=1, width=2)  
 
4) Combine 24 spws and regrid in frequency mode to create 21 output channels. Change the  
   phase center.  
    mstransform(vis=’g19_d2usb_targets_line.ms’, outputvis=’test2.ms’, datacolumn=’DATA’,  
                combinespws=True, regridms=True, mode=’frequency’, nchan=21, start=’229587.0MHz’,  
                width=’1600kHz’, phasecenter="J2000 18h25m56.09 -12d04m28.20")  
 
5) Only apply Hanning smoothing to MS.  
    mstransform(vis=’g19_d2usb_targets_line.ms’, outputvis=’test3.ms’, datacolumn=’DATA’,  
                hanning=True)  
 
6) Change the reference frame and apply Hanning smoothing after combining all spws.  
    mstransform(vis=’g19_d2usb_targets_line.ms’, outputvis=’test4.ms’, datacolumn=’DATA’,  
                combinespws=True, regridms=True, mode="channel", outframe="BARY",  
                phasecenter="J2000 18h25m56.09 -12d04m28.20", hanning = True)  
 
7) Apply time averaging using a bin of 30 seconds on the default CORRECTED column.  
    mstransform(vis=’g19_d2usb_targets_line.ms’, outputvis=’test5.ms’, timeaverage=True,  
                timebin=’30s’)  
 
8) Apply OTF calibration to ng5921 using a calibration library  
    mstransform(vis=’ngc5921.ms’, outputvis=’ngc5921_calibrated.ms’,docallib=True,  
     callib=’unittest/mstransform/ngc5921_regression/ngc5921_callib.txt’)  
 
 

[next] [prev] [prev-tail] [front] [up]


More information about CASA may be found at the CASA web page

Copyright © 2016 Associated Universities Inc., Washington, D.C.

This code is available under the terms of the GNU General Public Lincense

Home | Contact Us | Directories | Site Map | Help | Privacy Policy | Search