cupyx.scipy.signal.lombscargle#

cupyx.scipy.signal.lombscargle(x, y, freqs)[source]#

计算 Lomb-Scargle 周期图。

Lomb-Scargle 周期图由 Lomb [1] 开发，后经 Scargle [2] 进一步扩展，用于发现并检验具有不均匀时间采样的弱周期信号的显著性。

当 *normalize* 为 False (默认) 时，计算出的周期图未归一化，对于具有幅度 A 的谐波信号，当 N 足够大时，其值为 (A**2) * N/4。

当 *normalize* 为 True 时，计算出的周期图会根据数据围绕常数参考模型（在零点）的残差进行归一化。

输入数组应为一维，并将被转换为 float64 类型。

参数：

返回：

pgram – Lomb-Scargle 周期图。

返回类型：

array_like

抛出：

ValueError – 如果输入数组 x 和 y 的形状不同。

说明

该子程序使用 Townsend [3] 的一个稍微修改的算法计算周期图，该算法允许对每个频率只对输入数组进行一次遍历来计算周期图。对于大量样本和频率，算法的运行时间大致与 O(x * freqs) 或 O(N^2) 成比例。

参考文献

另请参阅