关于处理氢谱线绘制银河旋转曲线的原理部分可见于【射电望远镜】绘制银河系旋转曲线
当然，也可以直接略过，用代码来处理数据
声明：代码的算法不太精确，估计只能看个大概
为了方便数据的处理，文件命名如图1所示，即'赤经 赤纬'，注意空格
例如17h4m为赤经，当然精确到s也是可以的，比如17h4m3s
41d为赤纬，也可精确到小数点后，比如41.23214d
通过SDRSharp的IF average进行积分平均后的频谱txt文件格式如图2所示
第一行与积分平均的次数有关，不用考虑
第一列是观测频率，单位是MHz
第二列是信号强度，单位应该是电压，即V
Main.py文件中代码是根据文件的创建时间来返回UTC时间的，如图3.1所示
文本文件（频谱文件）有创建时间，修改时间，访问时间三种时间属性，如图图3.2；文件重命名不会改变任意一种时间属性；硬盘上进行拷贝的话应该会改变创建和访问时间，但是修改时间不会变动。
然而把数据直接上传到gitee仓库中后，再下载回来的话，文本文件所有时间属性就都变为下载时刻的时间了；所以便把数据压缩到了Data.zip这个压缩包中，大家下载后可以解压为目录下同名文件夹，如图3.3。然而仍然存在一个问题，如果用windows自带的解压，解压后文件的创建时间才是观测时间 ，如果用我电脑上Bandzip这个解压工具进行解压，解压后文件的修改时间才是观测时间。于是在此 便默认大家都用Win10自带的解压，创建时间才是观测时间 。
当然，具体是哪个时间属性才是观测时间，可以观察一下文件的属性，如果有一个时间属性不同文件时不同的，那应该便是观测时间了。如果你想 以文件的修改时间为观测时间 ，可以将图3.1LocalTime = os.stat(obs_Dir+obs_Source+'.txt').st_mtime中的 st_mtime改为st_ctime 。
观测地点可在Main.py文件中进行修改，如图3.4所示。obs_Site = '110.81285 32.59175 40'中的110.81285代表经度，32.59175代表纬度，40代表海拔为40m。
在湖北省十堰市观测的氢谱线数据，利用赤道仪进行天体定位，天线为栅格抛物面，该天线在曾在B站“从零开始的业余射电天文”系列中介绍过，见于图4.1，
其中放大滤波器没有采用视频中推荐的，而采用了咸鱼某款，如图4.2所示的蓝色板子，1420MHz具有40-50dB的增益，噪声系数也很低。
旋转曲线代码适合处理在银纬0°附近，银经0°到90°和270°到360°的观测到的氢谱线
旋臂成像代码可以处理在银纬0°附近，所有银经范围内的氢谱线。
在银纬0°附近，不同银经对应的赤经赤纬如图5
第一列为银经，第二列为赤经，第三列为赤纬。
在运行代码前，请确保你的python库中含有“astropy，numpy ，matplotlib，pandas，scipy”这五个包
或者直接安装anaconda这个软件，里面集成了很多科学计算的包，但没有astropy这个包，不过在anaconda可以手动安装这个包
如果在anaconda自带的编译器spyder中直接运行Main.py文件，当它发现缺少astropy这个包时，会自动下载。不过默认的包下载地址应该在国外，所以下载速度有些慢
python安装包或者安装anaconda的教程可见于B站，或者直接使用搜索引擎
全部的代码文件如图6.1所示
所有的频谱txt文件均放于Data，运行Main.py文件
可以得到 氢谱线相对于日心的径向速度 vs 谱线的等效温度(即强度) 的频谱图，如图6.2所示；上方的图是未经平滑的频谱，下方是平滑后的频谱；最上方的文字代表了观测目标的赤经赤纬以及UTC观测时间。所有生成的频谱图均存放在Images文件中，以观测目标所在银经进行命名。
同时也可以得到一个名为MilkyWay.csv的excel文件，里面储存着关于频谱的赤经赤纬，银经银纬，峰值处的径向速度，最大径向速度，不过暂时不用这些。
在确保已经成功运行过Main.py文件的前提下，直接运行rocurve.py ，便可以得到银河系旋转曲线，如图7.1所示。 其中横坐标是氢分子团距离银心的距离，纵坐标是绕银心转动的速度。
理论上的旋转曲线应当如图7.2中的红线或者7.3粉红虚线所示，即在超过一定距离后，天体运行遵循开普勒第三定律，转动速度不断下降。
而从实际测量的曲线来看，转动速度在核心区陡峭上升，因为这里时星系质量集中的区域，转动规律类似于刚体转动速度在边缘区并没有随距离的增加而下降，反而保持着平坦不变的趋势
对这种现象的解释如下：
银河系有很大一部分质量不在星系的中心区域，而在边缘区以外很远的银晕中。那里几乎没有什么恒星，可观测到的发光物也很少。大多数的质量属于不发光的暗物质，即那些不发出任何辐射因而探测不到的物质。
在绘制银河系旋臂前，需要对MilkyWay.csv中的数据略加修改。如果不加以修改，在确保已经成功运行过Main.py文件的前提下，直接运行Map.py，可得到图8.1，其中Q1,Q2,Q3,Q4分别代表银河系的第1,2,3,4象限，就是把银河系平面以太阳为中心，分成四个象限；C代表银河系的中心，Sun代表太阳；单位kpc中的pc即秒差距，是距离单位，k即1000之意
尽管有些乱，但仍可以看出几条旋臂，对比图8.2，可以看出四条臂分别是英仙臂、外臂以及太阳所在的猎户臂
我们所需的只是频谱图上峰值对应径向速度，以及最大径向速度
下面我们看一下MilkyWay.csv里面的数据格式，如图9.1
第一列是观测目标（即一个观测文件）的编号，第二列是观测目标的赤经赤纬，第三列是观测目标的银经，第四列是观测目标的银维。
剩余的列便是峰值的对应径向速度和最大径向速度了。
其中每一行的最后一列就是最大径向速度，是用来求上面的银河系旋转曲线的，不用修改。
求峰值由于代码是用的求极值的算法，所以会求出一系列的极值峰，但是只有一两个才是真正的氢谱线峰，我们必须观察Images文件夹中生成的频谱图，去掉那些不是氢谱线的峰对应的径向速度。
图9.1中灰色的那一行对应图6.2中的频谱图，频谱图上标记红点的都注明了坐标，坐标第一个值是径向速度，第二个值是等效温度，我们只关注径向速度。
其中最右边的红点标注的是最大径向速度，即MilkyWay.csv中每一行的最后一列所对应的值，不必修改。观察频谱图后我们发现-133.712处不是峰值，故直接删去，得到如图9.2所示。
对于多数频谱应该只能看出一个峰，少数有两个峰。我们对观测的每个源对应的每一行都做如上处理，可得到修正后的MilkyWay.csv文件，大概如图图9.3所示
这时候候便可运行Map.py文件进行成像，得到图9.4
黑色代表算法的唯一解，描绘出了英仙臂和外臂；蓝色和红色代表算法的两个解，个人认为蓝色是对的，即太阳所在的猎户臂。
注意：一个观测方向上有几个峰就能画出几个旋臂上的点，我们观测到的基本上都是双峰或者单峰，故在一个观测方向上只能画出一或两条旋臂上的点。