Binning einer phasengefalteten Lichtkurve

tl; dr : Versuchen Sie ein feineres Frequenzraster, um die richtige Periode zu erhalten, und ordnen Sie es der Funktion zuastropy.timeseries.aggregate_downsample

Bevor Sie sich mit dem Binning befassen, müssen Sie ein korrektes phasengefaltetes Diagramm erhalten. Sie nennen es zu Recht "unordentlich", der wahrscheinlichste Grund ist, dass die von Ihnen gewählte Periode falsch ist (vorausgesetzt, die Daten enthalten tatsächlich ein periodisches Signal mit gutem S / N).

Ich verstehe, dass Sie Ihren Code vielleicht nicht teilen möchten. Ich werde dann einige Annahmen treffen:

• Sie verwenden python, matplotlibundastropy
• Sie haben das Peridogramm mit berechnetastropy.timeseries.LombScargle
• Sie haben die Standardeinstellung verwendetnormalization='standard'
• Sie haben die Frequenz des höchsten Peaks auf dem von Ihnen geposteten Diagramm genommen und damit die Daten phasengefaltet

Im Allgemeinen ist es oft nicht der beste Ansatz, blind die höchste Spitze des Peridogramms zu nehmen, das aus dem Lomb-Scargle kommt. Insbesondere in diesem Fall hat der höchste Peak einen Wert von etwa$\approx 0.020$, was definitiv niedrig ist. Die richtige Periode kommt normalerweise mit Peridogrammwerten höher als$0.4$(das Maximum ist$1$). Aber nimm das nicht als Regel. Sie können die Methode verwenden false_alarm_probability, um die Wahrscheinlichkeit besser zu quantifizieren, dass die Spitze signifikant und nicht zufällig ist.

Ich glaube, dass Sie die richtige Periode nicht gefunden haben, weil Sie ein zu grobes Frequenzraster verwendet haben. Der Punkt liegt zwischen den Punkten und Sie haben ihn verpasst. Verwenden Sie ein viel feineres Frequenzraster, und Sie können möglicherweise eine neue Spitze sehen, die sehr hoch und schmal erscheint. Wenn Sie den Abstand nicht selbst wählen möchten, können Sie alternativ die autopowerMethode verwenden, die das beste Frequenzraster für Sie finden sollte.

Nachdem Sie den richtigen Zeitraum gefunden haben und Ihre gefaltete Kurve Sinn ergibt, ist Binning der einfachste Teil, es gibt eine Funktion, die genau das tut: astropy.timeseries.aggregate_downsample.

Alles, was ich gerade gesagt habe (und noch viel mehr), wird in der Dokumentation von erklärt astropy, die wirklich vollständig und leicht verständlich ist. Ich kann es nicht genug betonen, lesen Sie die Dokumentation und Sie werden feststellen, dass die meisten Probleme, auf die Sie stoßen könnten, dort bereits angesprochen werden:

Astropie: Lomb-Scargle

Astropie: Zeitreihen

Und ein eher technisches Papier, das die Fähigkeiten und Einschränkungen des Lomb-Scargle erklärt, schlage ich vor, dass Sie es als Referenz behalten:

Das Lomb-Scargle-Periodogramm verstehen