whiten_by_psd — ONED `matched` op

• Data kinds: signal × pairs → signal

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.whiten_by_psd(x, psd, rate: 'float' = 4096.0) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import gwsearch; gwsearch.whiten_by_psd(x, psd, rate: 'float' = 4096.0) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो ops1d.get("whiten_by_psd"))

उपयोग

noise PSD से भाग देकर whitening (x_w = irfft(rfft(x)·√(2Δt/S(f))))।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

Parameters

x : array_like

時系列(1-D)。

psd : array_like

片側 PSD の pairs(psd_welch の返り)。rfft の格子へ log 補間する。

rate : float

標本化周波数 [Hz]。

Returns

numpy.ndarray

白色化した時系列(x と同じ長さ)。雑音がこの PSD に従うガウス過程なら分散 1。

Notes

端の数区間は FFT の循環のため乱れる(重力波の実データでは Tukey 窓で落とすのが慣例)。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_gw_detector_pseudo_simulation — py -3.11 examples/poc_gw_detector_pseudo_simulation.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`signal` को input के रूप में लेते हैं)

create_funct_1d_array · create_funct_1d_pairs · smooth_funct_1d_gauss · smooth_funct_1d_mean · derivate_funct_1d · integrate_funct_1d · zero_crossings_funct_1d · local_min_max_funct_1d

इसी category के (`matched`)

psd_welch · chirp_newtonian · chirp_mass_from_track · matched_filter_snr · optimal_snr · coincidence_delay

*Provenance: gwsearch.py — ONED operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

whiten_by_psd — ONED matched op