チュートリアル
GWexpy の使い方を、対話的な例題（Jupyter Notebook）を通して学びます。
Tip
初めての方は はじめに (Getting Started) から始めることを推奨します。
Note
これらのチュートリアルは Jupyter Notebook から生成されています。ローカルで実行するには、各ページ右上の “Edit on GitHub” から .ipynb を取得できます。
I. 基本データ構造
基本的なデータコンテナと操作方法について説明します。
II. 多チャンネル & 行列コンテナ
Matrixクラスを使用して、複数のチャンネルを効率的に扱う方法を説明します。
III. 高次元フィールド (Field API)
4次元時空におけるスカラ場、ベクトル場、テンソル場を扱うための次世代 API について説明します。
IV. 高度な信号処理
統計的分析や、高度な信号変換手法について説明します。
高度な解析
- フィッティング & スペクトル線解析
- スペクトログラム処理：正規化とクリーニング
- Bootstrap PSD & GLS フィッティング
- Peak Detection (ピーク検出)
- ピーク/スペクトル線の時間追跡
- Hilbert-Huang Transform (HHT) 解析チュートリアル
- 時間-周波数解析: インタラクティブ例
- 時間-周波数手法: 理論ガイド
- ARIMAモデルによる時系列予測
- 統計的相関機能
- 高度な統計解析 (Advanced Statistics)
- ML前処理手法
- ML前処理パイプライン
- 重力波解析のための線形代数
- Field API × 高度な解析統合
- 非ガウス雑音分析: Rayleigh & GauCh
- マルチチャンネル結合解析
- 固有モード・ブラインド信号源分解
- 地震波データ解析 (ObsPy 連携)
- GBD 形式の I/O (GRAPHTEC)
V. 特殊ツール
ノイズ源特定や診断タスクのための専用ツールについて説明します。
VI. セグメント解析
時間区間（セグメント）をベースとした表形式の解析手法について説明します。
Note
実践的なケーススタディと応用例は ケーススタディ に統合されています。 ノイズバジェット解析、伝達関数計算、アクティブダンピングなどの実例集を参照してください。