Wide-field imaging and deconvolution with selected algorithm:  
 
        This is the main wide-field imaging/deconvolution task.  It  
        uses the wprojection method for a large field of view, can  
        make many facets, and can include outlier fields.  Several  
        deconvolution algorithms are supported.  Interactive cleaning  
        is also supported.  
 
For making large images (>2000 on a size), see hints at the  
        end of the descriptions.  For making images larger than about  
        5000x5000, the available memory must be larger than 2 Gbytes. For such  
        images therefore  a computer with a 64-bit operating system may be  
        needed.  
 
 
        Keyword arguments:  
        vis -- Name of all input visibility files  
                default: none; example: vis=’ngc5921.ms’  
                example: vis=[’data01.ms’, ’data02.ms’]  
        imagename -- Pre-name of output images:  
                default: none; example: imagename=’n5921’  
                if outlier fields are included, then  
                   imagename=[’n5921’, ’outlier1’, outlier2’]  
                   and the first imagename is the wide-field image  
                output images names are: n5921.clean, n5921.residual,  
                n5921.model, n5921.interactive.mask  
        mode -- Type of selection  
                default: ’mfs’; example: mode=’channel’;  
                Options: ’mfs’, channel, velocity, frequency’  
        alg -- Algorithm to use  
                default: ’clark’;  
                Options: ’clark’, ’hogbom’,’multiscale’,’entropy’  
                    Strongly advise ’clark’.  multiscale and entropy  
                    well-tested.  
        imsize -- Image pixel size (x,y)  
                default = [256,256]; example: imsize=[500,500], or imsize=500  
                example for multiple fields: imsize=[(1000, 1000), (100, 100)]  
        cell -- Cell size (x,y)  
                default=[’1arcsec,’1arcsec’]  
                example: cell=[’0.5arcsec,’0.5arcsec’], or cell=’0.5arcsec’  
        phasecenter -- direction position or the field for the image center  
                A list of the above is needed for multiple-fields  
                default: ’’ -->field=’0’ as center; example: phasecenter=’6’  
                   phasecenter=’J2000 19h30m00 -40d00m00’  
                   phasecenter=[’J2000 19h30m00 -40d00m00’, ’J2000 19h57m00 40d00m00’]  
                      for wide-field, plus one outlier field.  
        stokes -- Stokes parameters to image  
                default=’I’; example: stokes=’IQUV’;  
                Options: ’I’,’IV’,’IQU’,’IQUV’  
        niter -- Number iterations, set to zero for no CLEANing  
                default: 500; example: niter=500  
        gain -- Loop gain for CLEANing  
                default: 0.1; example: gain=0.1  
        threshold -- Flux level at which to stop CLEANing (units=mJy)  
                default: 0.0; example: threshold=0.0  
        mask -- Name(s) of mask image(s) used for CLEANing  
                default: ’’  example: mask=’orion.mask’  
                Number of mask fields must equal number of imaged fields  
        cleanbox -- List of [blc-x,blc-y,trc-x,trc-y] values  
                default: []; example: cleanbox=[110,110,150,145]  
                Note: This can also be a filename with clean values:  
                fieldindex blc-x blc-y trc-x trc-y  
                cleanbox = ’interactive’ is very useful.  
        --- Data Selection  
        nchan -- Number of channels to select  
                default: 1; example: nchan=45  
        start -- Start channel, 0-relative  
                default=0; example: start=5  
                if mode=’frequency’ then a frequency value e.g start=’1.4GHz’  
        width -- Channel width (value > 1 indicates channel averaging)  
                default=1; example: width=5  
                if mode=’frequency’ then a frequency value e.g  width=’10kHz’  
        step -- Step in channel number  
                default=1; example: step=2  
        field -- Select field using field id(s) or field name(s).  
                  [run listobs to obtain the list id’s or names]  
               default: ’’=all fields  
               If field string is a non-negative integer, it is assumed a field index  
                 otherwise, it is assumed 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’; field named 3C286 adn 3C295  
               field = ’3,4C*’; field id 3, all names starting with 4C  
               example for multiple ms in vis parameter:  
               field=[’0~2’, ’1,2’]  
        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, channels 3 to 45.  
               spw=’0~2:2~6’; spw 0,1,2 with channels 2 through 6 in each.  
               spw=’0:0~10;15~60’; spectral window 0 with channels 0-10,15-60  
               spw=’0:0~10,1:20~30,2:1;2;3’; spw 0, channels 0-10,  
                        spw 1, channels 20-30, and spw 2, channels, 1,2 and 3  
               For multiple ms in vis parameter:  
               spw=[’0,10,3:3~45’, ’<2’]  
        timerange -- Select time range subset of data (not implemented yet)  
            default=’’ meaning no time selection  
            example: timerange=’YYYY/MM/DD/HH:MM:SS.sss’  
            timerange=’< YYYY/MM/DD/HH:MM:SS.sss’  
            timerange=’> YYYY/MM/DD/HH:MM:SS.sss’  
            timerange=’ddd/HH:MM:SS.sss’  
            timerange=’< ddd/HH:MM:SS.sss’  
            timerange=’> ddd/HH:MM:SS.sss’  
        restfreq -- Specify rest frequency to use for image  
            default=’’ (i.e., try to use the restfreq specified in the visibility data)  
 
        --- Weighting  
        weighting -- Weighting to apply to visibilities  
                default=’natural’; example: weighting=’uniform’;  
                Options: ’natural’,’uniform’,’briggs’,’briggsabs’,’radial’, ’superuniform’  
        robust -- ’briggs’ and ’brigssabs’ robustness parameter  
                default=0.0; example: robust=0.5;  
                Options: -2.0 to 2.0; -2 (uniform)/+2 (natural)  
        npixels -- number of pixels to determine uv-cell size for weight calculation  
                 -- Used with superuniform or briggs weighting schemes  
                  example: npixels=3  
 
        --- widefield controls  
        ftmachine -- Gridding method for the image;  
                ft (standard interferometric gridding).  
                wproject (wprojection algorithm for gridding)  
                default: wproject  
        wprojplanes -- Number w-projection planes to use for gridding  
                default: 256  
                example: wprojplanes=64  
   Good value = BMAX(klambda) * Map width(arcmin)^2 / 600  
        facets   -- Number of facets along one axis on central image  
                image is divided in facets x facets rectangles.  
                default: 1  
                example: facets=3 makes 3x3 images to cover the field  
if ftmachine = ’ft’, only faceting is used  
                if ftmachine = ’wproject’, both wplanes and faceting  
                         can be used  (see below).  
 
        cyclefactor -- Change the threshold at which the deconvolution cycle will  
                stop and degrid and subtract from the visibilities. For bad PSFs,  
                reconcile often (cyclefactor=4 or 5); For good PSFs, use  
                cyclefactor 1.5 to 2.0.  
                default: 2.5; example: cyclefactor=4, but decreases speed considerably.  
                <cycle threshold = cyclefactor * max sidelobe * max residual>  
        cyclespeedup -- Cycle threshold doubles in this number of iterations  
                default: -1; example: cyclespeedup=500  
 
        --- MEM parameters (Experimental, not well-tested)  
        sigma -- Target image sigma  
                default: ’0.001Jy’; example: sigma=’0.1Jy’  
        targetflux -- Target flux for final image  
                default: ’1.0Jy’; example: targetflux=’200Jy’  
        constrainflux -- Constrain image to match target flux;  
                otherwise, targetflux is used to initialize model only.  
                default: False; example: constrainflux=True  
        prior -- Name of MEM prior images  
                default: [’’]; example: prior=’source_mem.image’  
 
        --- Multi-scale parameters (Experimental, not well-tested)  
        negcomponent -- Stop component search when the largest scale has found this  
                number of negative components; -1 means continue component search  
                even if the largest component is negative.  
                default: 2; example: negcomponent=-1  
        scales -- Used for alg=’multiscale’; set a number of scales or a vector  
                default: [0,3,10]; example: scales=[0.0,3.0,10.0, 30]  
        --  interactive masking  
        npercycle -- when cleanbox is set to ’interactive’,  
           this is the number of iterations between each clean to update mask  
           interactively. However, this number can be adjusted during execution.  
 
uvtaper -- Apply additional uv tapering of the visibilities.  
               default: uvtaper=False; example: uvtaper=True  
                  uvtaper=True expandable parameters  
                     outertaper -- uv-taper on outer baselines in uv-plane  
                           [bmaj, bmin, bpa] taper Gaussian scale in uv or  
                            angular units. NOTE: uv taper in (klambda) is  
                            roughly on-sky FWHM(arcsec/200)  
                         default: outertaper=[]; no outer taper applied  
                            example: outertaper=[’5klambda’]  circular taper  
                                FWHM=5 kilo-lambda  
                                outertaper=[’5klambda’,’3klambda’,’45.0deg’]  
                                outertaper=[’10arcsec’] on-sky FWHM 10"  
                                outertaper=[’300.0’] default units are meters  
                                   in aperture plane  
                     innertaper -- uv-taper in center of uv-plane  
                             NOT YET IMPLEMENTED  
 
        restoringbeam -- Output Gaussian restoring beam for CLEAN image  
                [bmaj, bmin, bpa] elliptical Gaussian restoring beam  
                default units are in arc-seconds for bmaj,bmin, degrees  
                for bpa default: restoringbeam=[]; Use PSF calculated  
                from dirty beam.  
                example: restoringbeam=[’10arcsec’] circular Gaussian  
                       FWHM 10" example:  
                       restoringbeam=[’10.0’,’5.0’,’45.0deg’] 10"x5"  
                       at 45 degrees  
 
calready -- if True will create scratch columns if they are  
                not there. And after clean completes the predicted model  
                visibility is from the clean components are  
                written to the ms.  
 
        async --  Run asynchronously  
                default = False; do not run asychronously  
 
 ======================================================================  
 
                      HINTS ON RUNNING WIDEFIELD  
 
      1.  Decide if the images will be specified directly in the  
          inputs or with an outlier file.  For more than a few fields,  
          an outlier file more convenient.  
 
         Direct Method:  
 
            cell = [’1.0arcsec’, ’1.0arcsec’]  
            imagename = [’M1_0’,’M1_1’,’M1_2]  
            imsize = [[1024,1024],[128,128],[128,128]]  
            phasecenter = [’J2000 13h27m20.98 43d26m28.0’,  
                      ’J2000 13h30m52.159 43d23m08.02’, ’J2000 13h24m08.16 43d09m48.0’]  
 
          Text file method  (in outlier.txt)  
 
            imagename = ’M1’  
            outlierfile = ’outlier.txt’  
               [phasecenter, imsize ignored]  
 
            Contents of outlier.txt  
            C   0   1024 1024   13 27 20.98     43 26 28.0  
            C   1    128  128   13 30 52.158    43 23 08.00  
            C   2    128  128   13 24 08.163    43 09 48.00  
 
         In both cases the following images will be made:  
             M1_0.image, M1_1.image, M1_2.image     cleaned images  
             M1.0.model, M1_1.model, M1_2.model     model images  
             M1.0.residual, M1_1.residual, M1_2.residual     residual images  
 
       2.  Wprojection:  It is fastest to use wprojection without faceting.  
             ftmachine = ’wproject’  
             wprojplane = NN  
 
           The value of NN should be chosen as small as possible to reduce  
           execution time.  The algorithm  
               NN = BMAX(klambda) * imagewidth (arcmin)^2 / 600, with a minimum  
                    of 16, should be adequate.  
 
       3.  Depending on the memory of the computer, a limit of about  
       5000x5000 may occur for example if a computer has 2Gbyte of  
       RAM. Also a 32-bit computer has a maximum limit of 2Gbyte  
       memory usable per process, irrespective of how much physical  
       RAM is present. Hence it is recommended to move to a 64-bit  
       computer with more than 2 GByte of RAM for >5000x5000 images  
 
 
       4. For data with extremely large ’w’ values, i.e low frequency,  
       long baseline and very widefield image, the wprojection  
       convolution can be very large and either not fit in memory or  
       slow for processing.  In these cases you should consider using  
       both ftmachine=’wproject’ and facets=xx where is 3.