psd_welch — ONED `matched` op

• 資料種類:signal → pairs

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.psd_welch(x, rate: 'float' = 4096.0, segment_s: 'float | None' = None, *, overlap: 'float' = 0.5, window: 'str' = 'hann', average: 'str' = 'mean') -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import gwsearch; gwsearch.psd_welch(x, rate: 'float' = 4096.0, segment_s: 'float | None' = None, *, overlap: 'float' = 0.5, window: 'str' = 'hann', average: 'str' = 'mean') -> 'np.ndarray';從台帳取用則 ops1d.get("psd_welch"))

用法

Welch 法單邊功率譜密度，以 pairs（頻率 [Hz]，S [1/Hz]）返回。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

Parameters

x : array_like

時系列(1-D)。

rate : float

標本化周波数 fs [Hz]。

segment_s : float or None

1 区間の長さ [s] (周波数分解能 = 1/segment_s)。None なら 4 s と信号長の 1/8 の短い方

(重力波の慣例 4 s、短い信号でも 8 区間は取る)。信号より長ければ信号全長に切り詰める。

overlap : float

区間の重なり(0 ≤ overlap < 1)。

window : str

窓("hann" / "hamming" / "blackman" / "boxcar"、scipy の名前)。

average : str

区間の平均 "mean" か "median"(グリッチに強い。scipy は median の偏り補正つき)。

Returns

numpy.ndarray

(n_freq, 2)。白色ガウス雑音(分散 σ²)で S = 2σ²/fs(片側)。

Notes

重力波の標準手順(GWOSC の例題)と同じ scaling="density"。分解能 1/segment_s より細い線(60 Hz の電源線など)は幅がこの分解能に広がる。

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_gw_detector_pseudo_simulation — py -3.11 examples/poc_gw_detector_pseudo_simulation.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `pairs` 作為輸入)

whiten_by_psd · chirp_mass_from_track · matched_filter_snr · optimal_snr

同類別(`matched`)

whiten_by_psd · chirp_newtonian · chirp_mass_from_track · matched_filter_snr · optimal_snr · coincidence_delay

*Provenance: gwsearch.py — ONED 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

psd_welch — ONED matched op

用法