Ich habe eine Datendatei mit 2 Spalten, die jeweils die zeitabgetastete Spannungsausgabe (eine Folge reeller Zahlen) von einem Radioteleskop enthalten, also gibt es ein Teleskoppaar, das hier das Signal misst. Die Quelle der Daten ist ein Pulsar und ich muss seine Periode und sein Dispersionsmaß finden.
Ich bin ein Amateur, der versucht zu verstehen, was wirklich in der Methode passiert. Die Daten werden mit der Nyquist-Abtastfrequenz (2B) zeitabgetastet und das Signal wird bei der Mittenfrequenz f und Breitband B gemessen.
Ich habe die Kreuzkorrelation zwischen den beiden Spannungen V1 und V2 aus der wesentlichen Radioastronomie studiert, aber die Methode nicht ganz verstanden. Müssen wir die Kreuzkorrelationsfunktion jedes Messwerts auswerten und dann über die Zeit auftragen, um das Pulsprofil zu erhalten? Oder müssen wir jedes Spannungspaar (wie?) Fourier-transformieren und dann plotten, um das Impulsprofil zu erhalten? Wir finden die Periode eines Pulsars aus seinem durchschnittlichen Pulsprofil, richtig?
Es steht auch geschrieben, dass wir, um das Pulsar-Timing zu finden, Daten aus vielen Pulsen modulo der momentanen Pulsperiode falten müssen (wie können wir das tun, wenn wir die Pulsperiode überhaupt nicht kennen?). Dieser Satz ist überall und ich kann ihn nicht jedes Mal verstehen.
Ich bin verwirrt über die entsprechende Reihe von Schritten, die hier ausgeführt werden müssen, um die Pulsarperiode und das Dispersionsmaß zu erhalten. Könntest du mir einen Einblick geben?
Vielen Dank.
Um die Grundlagen solcher Algorithmen zu verstehen, finde ich es oft am besten, sich anzusehen, was Amateurpraktiker schreiben (anstatt direkt in wissenschaftliche Arbeiten einzutauchen). Die Beschreibung des Faltalgorithmus bei joataman.net ist gründlich und pragmatisch.
Ein großartiges, tiefgründiges Buch zu diesem Thema ist Lorimer/Kramer: Handbook of Pulsar Astronomy , Oxford University Press.
Für die eigentliche Arbeit würde ich das Paket sigproc von Duncan Lorimer vorschlagen. Es ist bei Sourceforge zu Hause, aber es gibt überall Abzweigungen, weil die Originalsoftware ein bisschen schrullig ist, wenn sie auf modernen Linuxen läuft.
Das Problem, das Sie zu lösen versuchen, ist allgemein als Spektralschätzung bekannt. Zusätzlich zu den praktischen Referenzen von jstarek empfehle ich Ihnen, auch einige Grundlagen zu lesen.
Das Buch Modern Spectral Estimation von SMKay ist, obwohl fast 20 Jahre alt, absolut aktuell und bietet eine sehr gut erklärte (leicht zu lesende) Einführung.
Sie werden sehen, dass der Faltungsalgorithmus nur eine Variante des Welch-Periodogramms ist und dass Ihr Kreuzkorrelationsansatz als MLE-Schätzungsschema passt (heute auch als Signal-Subspace-Techniken bekannt).
Benutzer28958