matched opsignal → pairsimport 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' (実装を直接呼ぶなら 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'、台帳から引くなら ops1d.get("psd_welch"))Welch 法の片側 PSD を pairs(周波数 [Hz], S [1/Hz])で返す。
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)。
numpy.ndarray
(n_freq, 2)。白色ガウス雑音(分散 σ²)で S = 2σ²/fs(片側)。
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。
py -3.11 examples/poc_gw_detector_pseudo_simulation.pypairs を入力に取れる)whiten_by_psd · chirp_mass_from_track · matched_filter_snr · optimal_snr
matched)whiten_by_psd · chirp_newtonian · chirp_mass_from_track · matched_filter_snr · optimal_snr · coincidence_delay
Provenance: gwsearch.py — ONED operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。
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