Class for determining the linearity correction for a frelon4m
 
Take a quadratic as a first guess
 
Mathematically:
   I  =  Io + a * Io * Io = Io ( 1 + a * Io ) 
 
   read series of images.
 
   try to scale them to one another.
 
   a is a constant for all images
   each image has it's own scale factor (exposure time)
 
   fit scale factor for each image
   fit a single 'a'
   fo

Modules
		numpy.oldnumeric.linear_algebra numpy.oldnumeric ImageD11.opendata

Classes
		linearity   class linearity       Methods defined here: __init__(self, a=9.9999999999999995e-007) self.a = first guess at non linear term anotherimage(self, ar, scale=1.0, name=None) add another image to the class ar = data scale = guessed scale factor fittoaverage(self) Try to fit the scale and a for each image to match the average   chi2 = avg - calc      = avg - scale * t * (1.0 + t * self.a )   dc/ds = t * (1.0 + t * self.a ) = calc / scale dc/da = scale * t * t makeaverage(self) try to get a better idea of the scale factors for each image

Functions
		lsq(diff, gradients) difference  gradients