psd_welch — ONED `matched` op

• 数据种类:signal → pairs

• 调用: 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'(要直接调用实现,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';从台账取用则 ops1d.get("psd_welch"))

用法

Welch 法单边功率谱密度，以 pairs（频率 [Hz]，S [1/Hz]）返回。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_gw_detector_pseudo_simulation — py -3.11 examples/poc_gw_detector_pseudo_simulation.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `pairs` 作为输入)

whiten_by_psd · chirp_mass_from_track · matched_filter_snr · optimal_snr

同类别(`matched`)

whiten_by_psd · chirp_newtonian · chirp_mass_from_track · matched_filter_snr · optimal_snr · coincidence_delay

*Provenance: gwsearch.py — ONED 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

psd_welch — ONED matched op

用法