FrequencySeries

安定性: 安定

主な用途

FrequencySeries は単一スペクトルを表す基本クラスで、GWexpy のフィッティング・統計・フィルタ・描画拡張を含みます。

代表的なシグネチャ

FrequencySeries(data, unit=None, f0=None, df=None, frequencies=None, ...)
FrequencySeries.ifft(...)

最小例

from gwexpy.frequencyseries import FrequencySeries
import numpy as np

fs = FrequencySeries(np.ones(128), df=1.0, unit="V / Hz")
phase = fs.phase()

API リファレンス

詳細な生成済み API はこのページの下部に続きます。

継承元: FrequencySeriesAnalysisMixin, SignalAnalysisMixin, FrequencySeriesSpectralMixin, StatisticsMixin, FittingMixin, PhaseMethodsMixin, RegularityMixin, BaseFrequencySeries (gwpy.frequencyseries.FrequencySeries)

互換性と将来の拡張のための gwpy の FrequencySeries の軽量ラッパー。

物理コンテキスト

FrequencySeries は「単一チャネルの周波数領域表現」を表します。TimeSeries を FFT した複素スペクトル、PSD/ASD、伝達関数、応答関数、位相付き周波数応答など、各周波数ビンが一つの周波数帯の情報を表す量を保持するときの基本クラスです。

時間領域との対応: 多くの FrequencySeries は TimeSeries.fft()、psd()、asd()、csd() の結果として得られます。したがって、df・窓長・平均化方法は上流の時間領域処理に依存します。
単位の意味: unit は振幅スペクトル・PSD・応答関数で意味が変わります。たとえば ASD はしばしば strain / sqrt(Hz)、PSD は strain2 / Hz、応答関数は m / V や count / N のような複合単位になります。
複素数の意味: real / imag / phase() / unwrap_phase() は、単なる数値操作ではなく、遅延・共振・制御系の位相余裕・因果的な応答の解釈につながります。

解析上の注意点

何のスペクトルなのかを先に固定する

同じ FrequencySeries でも、振幅スペクトル・PSD・ASD・複素伝達関数では読み方が異なります。

ノイズ床を比較したいなら ASD / PSD として解釈する
入出力関係を見たいなら伝達関数・応答関数として解釈する
ifft() で時間波形へ戻したいなら、上流の FFT 規約と Hermitian 条件を意識する

FFT 規約と正規化

FrequencySeries は「もう周波数領域にある」ため、見た目だけでは正規化規約が分かりません。別コードや論文図と比較するときは、以下を先に確認します。

片側スペクトルか両側スペクトルか
窓関数補正が入っているか
振幅量なのかパワー量なのか
dB 表示前の基準量が何か

規約は FFT_Conventions を基準にしてください。

よくある誤読

ASD と PSD を同じ量として比較する
to_db() 後の値を線形振幅のまま足し引きする
位相の wrap をそのまま物理的ジャンプだとみなす
df や平均化窓を無視してピーク幅・共振 Q を解釈する

どのページへ進むか

周波数領域規約の確認: FFT_Conventions
時間領域からの入口: TimeSeries
フィッティングや応答推定: フィッティング上級編
実務の例: 伝達関数計測
ノイズ床比較: ノイズバジェット解析

Pickle / shelve の可搬性

warning

信頼できないデータを pickle / shelve で読み込まないでください。ロード時に任意コード実行が起こり得ます。

gwexpy の pickle は可搬性を優先しており、unpickle 時に GWpy 型を返す設計です（読み込み側に gwexpy が無くても、gwpy があれば復元できます）。

主要プロパティ

プロパティ	説明
`df`	周波数間隔
`f0`	開始周波数
`frequencies`	周波数配列
`channel`	データチャンネル
`name`	データセット名
`unit`	物理単位
`epoch`	GPS エポック

スペクトル変換

メソッド	説明
`ifft()`	逆高速フーリエ変換
`idct()`	逆離散コサイン変換

信号処理

メソッド	説明
`filter()`	フィルタリング（振幅応答）
`apply_response()`	複素周波数応答の適用
`zpk()`	ZPK フィルタ
`smooth()`	平滑化

周波数領域解析

メソッド	説明
`differentiate_time()`	周波数領域での時間微分
`integrate_time()`	周波数領域での時間積分
`group_delay()`	群遅延

位相解析

メソッド	説明
`phase()`	位相計算
`angle()`	phase() のエイリアス
`degree()`	位相（度）
`radian()`	位相（ラジアン）
`unwrap_phase()`	位相アンラップ

統計

メソッド	説明
`mean()` / `std()` / `max()` / `min()` / `rms()`	統計量
`abs()`	絶対値
`real()` / `imag()`	実部/虚部

データ操作

メソッド	説明
`crop()`	周波数範囲でクロップ
`interpolate()`	補間
`pad()`	パディング
`to_db()`	dB に変換

相互運用性

メソッド	説明
`to_pandas()`	pandas 変換
`to_torch()` / `to_tensorflow()` / `to_jax()`	ML フレームワーク変換
`to_control_frd()`	python-control FRD 変換