Spectrogram

継承元: SpectrogramAnalysisMixin, SpectrogramInteropMixin, SignalAnalysisMixin, PhaseMethodsMixin, RegularityMixin, BaseSpectrogram (gwpy.spectrogram.Spectrogram)

追加の相互運用メソッドを備えた gwpy.spectrogram.Spectrogram の拡張。

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
`dt`	時間間隔
`t0`	開始時刻
`times`	時間配列
`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

スペクトル解析

メソッド	説明
`percentile()`	パーセンタイル計算
`bootstrap_asd()`	ブートストラップ ASD 推定
`rebin()`	時間/周波数リビン
`interpolate()`	補間

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）、単位 ‘deg’ を設定
`radian()`	位相（ラジアン）、単位 ‘rad’ を設定
`unwrap_phase()`	位相アンラップ

統計

メソッド	説明
`mean()` / `std()` / `max()` / `min()` / `median()`	統計量
`abs()`	絶対値

データ操作

メソッド	説明
`crop()`	時間範囲でクロップ
`crop_frequencies()`	周波数範囲でクロップ

相互運用性

メソッド	説明
`to_pandas()`	pandas 変換
`to_timeseries_list()`	周波数ビンごとに TimeSeriesList へ変換
`to_frequencyseries_list()`	時刻ビンごとに FrequencySeriesList へ変換
`to_torch()` / `to_tensorflow()` / `to_jax()` / `to_cupy()`	ML フレームワーク変換
`to_xarray()`	xarray 変換

入出力

メソッド	説明
`read()` / `write()`	ファイル入出力

可視化

メソッド	説明
`plot()`	スペクトログラムプロット