「跟著黑蛋用Streamlit速成天文資料分析Web App」系列文[28]:藉由Q-transform分析重力波訊號的頻率及強度隨時間的變化

蘇羿豪
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IPFS
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「啾~~~」

黑蛋身處啁啾聲環繞的大學校園中,埋首研究「Gravitational Wave Quickview app」的原始碼,試圖了解該app那張標題為Q-transform的圖,究竟是如何畫出來的,又代表什麼意義。

「原來是使用GWpy的q_transform()功能來分析重力波訊號呀。」黑蛋進一步瀏覽「Generate the Q-transform of a TimeSeries」這篇GWpy的教學文件,了解到Q-transform是一種針對訊號的時頻分析方法,它能將一維的時間序列訊號,轉換成一種稱作時頻譜的二維圖,橫軸為時間,縱軸為頻率,顏色深淺代表訊號的強弱,同時呈現訊號的頻率及強度隨時間的變化。

黑蛋看著經過Q-transform後以時頻譜呈現在「重力波資料分析」頁面上的GW150914重力波事件訊號,喃喃自語地說:「約莫0.2秒內,頻率就從30幾赫茲增加到200多赫茲……這張圖更能看出在緻密雙星的合併過程,其重力波訊號的振幅及頻率均增加的現象。這類頻率隨時間增加或減少的訊號,因似鳥鳴聲,所以稱為啁啾(Chirp) 。」

除了呈現Q-transform時頻譜,黑蛋也仿照「Gravitational Wave Quickview app」,在左側邊欄加上st.slider元件,讓使用者能針對不同類型的重力波事件訊號,調整Q-transform的Q值參數。

此系列文由蘇羿豪撰寫,以「創用CC 姓名標示 4.0(CC BY 4.0)國際版授權條款」釋出。另外附上此文所提及的重力波資料分析app以及完整程式碼連結。


CC BY-NC-ND 2.0 授权

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蘇羿豪"開放天文 拉近群眾與星空的距離" 中央大學天文博士,現為公民天文學家,致力於透過創作故事、遊戲等有趣體驗來推動開放科學,並運用生成式AI開發天文教育產品,著有《資料視覺化:用Python為星空作畫》。
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黑蛋身處啁啾聲環繞的大學校園中,埋首研究「Gravitational Wave Quickview app」的原始碼,試圖了解該app那張標題為Q-transform的圖,究竟是如何畫出來的,又代表什麼意義。

「原來是使用GWpy的q_transform()功能來分析重力波訊號呀。」黑蛋進一步瀏覽「Generate the Q-transform of a TimeSeries」這篇GWpy的教學文件,了解到Q-transform是一種針對訊號的時頻分析方法,它能將一維的時間序列訊號,轉換成一種稱作時頻譜的二維圖,橫軸為時間,縱軸為頻率,顏色深淺代表訊號的強弱,同時呈現訊號的頻率及強度隨時間的變化。

黑蛋看著經過Q-transform後以時頻譜呈現在「重力波資料分析」頁面上的GW150914重力波事件訊號,喃喃自語地說:「約莫0.2秒內,頻率就從30幾赫茲增加到200多赫茲……這張圖更能看出在緻密雙星的合併過程,其重力波訊號的振幅及頻率均增加的現象。這類頻率隨時間增加或減少的訊號,因似鳥鳴聲,所以稱為啁啾(Chirp) 。」

除了呈現Q-transform時頻譜,黑蛋也仿照「Gravitational Wave Quickview app」,在左側邊欄加上st.slider元件,讓使用者能針對不同類型的重力波事件訊號,調整Q-transform的Q值參數。

此系列文由蘇羿豪撰寫,以「創用CC 姓名標示 4.0(CC BY 4.0)國際版授權條款」釋出。另外附上此文所提及的重力波資料分析app以及完整程式碼連結。


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