coincidence_delay — ONED `matched` op

• Datenarten: signal × signal → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.coincidence_delay(snr_a, snr_b, rate: 'float' = 4096.0, *, max_delay_s: 'float' = 0.01) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import gwsearch; gwsearch.coincidence_delay(snr_a, snr_b, rate: 'float' = 4096.0, *, max_delay_s: 'float' = 0.01) -> 'dict'; aus dem Register: ops1d.get("coincidence_delay"))

Verwendung

Zeitdifferenz (b − a) zwischen den Maxima zweier SNR-Zeitreihen mit Subsample-Genauigkeit.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

Parameters

snr_a, snr_b : array_like

matched_filter_snr の返り(同じ長さ・同じ標本化)。

rate : float

標本化周波数 [Hz]。

max_delay_s : float

a の山から b の山を探す窓(±)[s]。LIGO H1–L1 は光の走行時間 10 ms。

Returns

dict

delay_s(副標本、放物線)、delay_samples(整数)、peak_a / peak_b(山の高さ)、

index_a / index_b、network_snr = √(peak_a² + peak_b²)、window_samples

(探した窓の片側の標本数 = round(max_delay_s·rate))。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_gw_detector_pseudo_simulation — py -3.11 examples/poc_gw_detector_pseudo_simulation.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (`matched`)

psd_welch · whiten_by_psd · chirp_newtonian · chirp_mass_from_track · matched_filter_snr · optimal_snr

*Provenance: gwsearch.py — ONED Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

coincidence_delay — ONED matched op