whiten_by_psd — ONED `matched` op

• 데이터 종류: signal × pairs → signal

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.whiten_by_psd(x, psd, rate: 'float' = 4096.0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import gwsearch; gwsearch.whiten_by_psd(x, psd, rate: 'float' = 4096.0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops1d.get("whiten_by_psd"))

사용법

잡음 PSD로 나누어 백색화(x_w = irfft(rfft(x)·√(2Δt/S(f)))).

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

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)。

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(`signal` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`matched`)

psd_welch · chirp_newtonian · chirp_mass_from_track · matched_filter_snr · optimal_snr · coincidence_delay

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

whiten_by_psd — ONED matched op

사용법