開発版ドキュメント · 0.2.3 30c2f8ba · 入門例の検証対象 0.2.3 · 版情報 · 既知の制限

はじめに#

経験に合った最初のレッスンと、そこで目指す具体的な結果を選んでください。自分の PC で合成データから始められ、検出器へのアクセスは必要ありません。以下の学習時間は、インストールを除く目安です。

最初のレッスンを選ぶ#

初心者

前提：Python やスペクトル解析の経験は不要です。先に GWexpy をインストールしてください。

到達点：Python コードを実行し、時間波形と ASD の図を説明できます。学習時間の目安：20〜30 分。

重力波実験者

前提：チャンネル、サンプルレート、スペクトルの知識。 Python は初めてでも構いません。

到達点：実験で使う概念を TimeSeries、TimeSeriesDict、保存した ASD の図に対応付けられます。学習時間の目安：10〜20 分。

Commissioner（DiagGUI / ndscope / Virgo dataDisplay）

前提：GUI でチャンネル、時間区間、FFT 長、参照チャンネルを選べること。

到達点：保存データから ASD とコヒーレンスを計算し、解析条件とともに保存できます。学習時間の目安：20〜30 分。

科学技術計算の Python ユーザー

前提：NumPy 配列、辞書、基本的な描画。 GWpy の知識は必要ありません。

到達点：配列に時刻と単位のメタデータを付け、チャンネルごとのスペクトル計算ループをコレクションのメソッドに置き換えられます。学習時間の目安：10〜15 分。

GWpy ユーザー

前提：既存の GWpy スクリプト、または GWpy コンテナの知識。

到達点：役立つ GWexpy の追加機能を選び、移行例を使って既存の解析に取り入れられます。

GWexpy ユーザー

前提：GWexpy が動く環境と、具体的な解析課題。

到達点：作業に合う手順やケーススタディを見つけられます。正確なパラメータは API リファレンスで確認できます。

基礎レッスンで別のコンテナを学ぶか、測定に近いケーススタディを選んでください。詳細が必要になったら FFT、GPS 時刻、互換性の規約を参照できます。