使用均匀面阵，cbf算法制造脏图，再使用clean算法，给出完整Python代码

在使用Python处理成像数据时，比如制造脏图（Dirty Image）并进行去污（Clean）的过程，通常涉及到射电天文学中的成像算法，如柯比伯格（CLEAN）算法。这里是一个简单的例子，展示了如何使用均匀面阵（Uniformly Sampled Array）生成脏图，然后使用CLEAN算法进行清理：

首先，你需要安装一些必要的库，如`numpy`、`scipy`和`astropy`。假设我们已经有一个二维的频率分布（例如干涉仪测量的数据），可以按以下步骤操作：

import numpy as np
from scipy.signal import fftconvolve
from astropy.convolution import Gaussian2DKernel

# 假设freq_data是二维频域数据，像是由均匀面阵得到的
freq_data = ... # 实际上应该是一个包含干涉测量的数组

# 定义均匀面阵参数
cell_size = ... # 射电源像素尺寸
fov = ...     # 视场大小 (弧度)
npix = ...    # 想要的图像像素数

# 创建观测点阵列（uv坐标）
u, v = np.mgrid[0:npix:complex(0,1), 0:npix:complex(0,1)]
u = u.flatten() * cell_size
v = v.flatten() * cell_size
uv = np.dstack((u, v))

# 计算dirty image
dirty_image = np.abs(np.fft.ifft2(np.conj(freq_data) * freq_data, s=(npix, npix)))

# 制造脏图
dirty_image = dirty_image.real

# 创建干净图像初始估计（通常是零）
clean_image = np.zeros_like(dirty_image)

# CBF（Cell Averaging or Briggs weighting）算法的简单实现，这里使用自然权重（None代表自然权重）
weighting = None
if weighting is not None:
    kernel = Gaussian2DKernel(stddev=...).array  # 设置合适的高斯权重核
    dirty_image *= kernel

# 假设clean函数是一个自定义的CLEAN算法，它会迭代更新clean_image
clean_image = clean(dirty_image, uv, n_iters=...)

请注意，这只是一个简化的示例，并未包含完整的CLEAN算法，实际应用中需要对迭代过程、门限选择等细节进行调整。对于复杂的CLEAN实现，可能需要查看专业的射电天文学库，如`radio_beam`。