ケーススタディ: イベント同期解析#
このケーススタディでは、合成データを用いてイベント同期解析のワークフローを実演します。候補トリガー時刻の周囲に解析窓（セグメント）を定義し、各セグメントに時系列データを紐付けて、SegmentTable.apply() による検査プロットの一括生成を行います。
候補トリガーは、上流の探索パイプラインから得られた模擬イベントメタデータ（GPS トリガー時刻および検出 SNR）として定義しています。ここでの SNR 列は事前に付与されたトリガーメタデータであり、波形から算出されたマッチドフィルタ SNR ではない点に注意してください。
イベント窓は gwpy.segments.Segment で表され、gwexpy は SegmentTable を通じてテーブル管理、系列列（series column）の紐付け、およびバッチ処理を提供します。GWpy の基本クラスと gwexpy 拡張の役割分担は、SegmentTable: 基本 と同じです。
import warnings
with warnings.catch_warnings():
import numpy as np
import pandas as pd
from gwpy.segments import Segment
from gwexpy.table import SegmentTable
from gwexpy.timeseries import TimeSeries
# 1. Candidate event triggers from an upstream detection pipeline (synthetic)
# The table stores GPS trigger times and detection SNR metadata.
events_df = pd.DataFrame({
"gps": [1234567890.1, 1234567895.5, 1234567900.2],
"snr": [15, 8, 22]
})
# 2. Create SegmentTable from events
# Define a 4-second window around each GPS time
segs = [Segment(t - 2, t + 2) for t in events_df["gps"]]
st = SegmentTable.from_segments(segs, snr=events_df["snr"])
# 3. Attach a synthetic raw TimeSeries to each event segment
raw_series = []
fs = 256
for t, snr in zip(events_df["gps"], events_df["snr"]):
t_arr = np.linspace(t - 2, t + 2, 4 * fs, endpoint=False)
burst = (snr / 10.0) * np.exp(-((t_arr - t) / 0.1) ** 2) * np.sin(2 * np.pi * 50 * (t_arr - t))
noise = np.random.default_rng(int(t * 10)).normal(0, 0.2, len(t_arr))
raw_series.append(TimeSeries(burst + noise, t0=t - 2, dt=1 / fs, unit="V"))
st.add_series_column("raw", raw_series)
st
/home/runner/micromamba/envs/gwexpy/lib/python3.11/site-packages/gwpy/time/_ligotimegps.py:42: UserWarning: Wswiglal-redir-stdio:
SWIGLAL standard output/error redirection is enabled in IPython.
This may lead to performance penalties. To disable locally, use:
with lal.no_swig_redirect_standard_output_error():
...
To disable globally, use:
lal.swig_redirect_standard_output_error(False)
Note however that this will likely lead to error messages from
LAL functions being either misdirected or lost when called from
Jupyter notebooks.
To suppress this warning, use:
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", "Wswiglal-redir-stdio")
import lal
from lal import LIGOTimeGPS
バッチプロット生成#
apply() を使って、各イベントのズームプロットなどを一括生成し、そのファイルパスをテーブル自体に保存できます。
import os
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import Image, display
os.makedirs("outputs", exist_ok=True)
def generate_event_plot(row):
path = f"outputs/event_{row.index}.png"
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 2.5))
ts = row["raw"]
ax.plot(ts.times.value, ts.value, color="tab:blue", lw=0.8, label="Signal")
seg = row["span"]
snr = row["snr"]
center = (seg[0] + seg[1]) / 2
ax.axvline(center, color="red", linestyle="--", lw=1.2, label=f"Event (SNR={snr})")
ax.set(
xlabel="GPS Time [s]",
ylabel=f"Signal [{ts.unit}]",
title=f"Event {row.index} Window (SNR={snr})",
xlim=(seg[0], seg[1]),
)
ax.legend(loc="upper right")
fig.tight_layout()
fig.savefig(path)
plt.close(fig)
return {"plot_path": path}
st_plots = st.apply(generate_event_plot)
st_plots.display()
display(Image("outputs/event_0.png"))
結果の絞り込みと出力#
最後に、特定の条件（SNR > 10 など）でテーブルをフィルタリングし、結果をエクスポートします。
st_best = st_plots.select(mask=st_plots.to_pandas()["snr"] > 10)
display(st_best.to_pandas())
fig = st_best.hist(column="snr")
| span | snr | plot_path | |
|---|---|---|---|
| 0 | (1234567888.1, 1234567892.1) | 15 | outputs/event_0.png |
| 1 | (1234567898.2, 1234567902.2) | 22 | outputs/event_2.png |
