coincidence_delay — ONED `matched` op

• 데이터 종류: signal × signal → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.coincidence_delay(snr_a, snr_b, rate: 'float' = 4096.0, *, max_delay_s: 'float' = 0.01) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import gwsearch; gwsearch.coincidence_delay(snr_a, snr_b, rate: 'float' = 4096.0, *, max_delay_s: 'float' = 0.01) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 ops1d.get("coincidence_delay"))

사용법

두 SNR 시계열의 봉우리 시각차(b − a)를 부표본 정밀도로.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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))。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_gw_detector_pseudo_simulation — py -3.11 examples/poc_gw_detector_pseudo_simulation.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`matched`)

psd_welch · whiten_by_psd · chirp_newtonian · chirp_mass_from_track · matched_filter_snr · optimal_snr

*Provenance: gwsearch.py — ONED 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

coincidence_delay — ONED matched op

사용법