psd_welch — ONED `matched` op

• Data kinds: signal → pairs

• Call: 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' (implementation को सीधे call करना हो तो 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', registry से लेना हो तो ops1d.get("psd_welch"))

उपयोग

Welch विधि का one-sided PSD, pairs (frequency [Hz], S [1/Hz]) के रूप में।

> 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)。

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。

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 (`pairs` को input के रूप में लेते हैं)

whiten_by_psd · chirp_mass_from_track · matched_filter_snr · optimal_snr

इसी category के (`matched`)

whiten_by_psd · 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)।*

psd_welch — ONED matched op