fullseye

whiten_by_psd — ONED matched op

• データ種: signal × pairs → signal
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.whiten_by_psd(x, psd, rate: 'float' = 4096.0) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import gwsearch; gwsearch.whiten_by_psd(x, psd, rate: 'float' = 4096.0) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら ops1d.get("whiten_by_psd"))

使い方

雑音の PSD で割って白色化する(x_w = irfft(rfft(x)·√(2Δt/S(f))))。

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)。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_gw_detector_pseudo_simulation — py -3.11 examples/poc_gw_detector_pseudo_simulation.py

型が繋がる次の op(signal を入力に取れる)

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

同カテゴリ(matched)

psd_welch · chirp_newtonian · chirp_mass_from_track · matched_filter_snr · optimal_snr · coincidence_delay

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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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