引力波的自回归搜索：去噪

Sangin Kim; C. Y. Hui; Jianqi Yan; Alex P. Leung; Kwangmin Oh; A. K. H. Kong; L. C. -C. Lin; Kwan-Lok Li

引力波的自回归搜索：去噪

高能天体物理现象 2024-04-09 v1 广义相对论与量子宇宙学

作者: Sangin Kim , C. Y. Hui , Jianqi Yan , Alex P. Leung , Kwangmin Oh , A. K. H. Kong , L. C. -C. Lin , Kwan-Lok Li

摘要

由于引力波 (GW) 信号的应变幅度很小，在探测器/环境噪声存在的情况下将其揭示出来具有挑战性。为了可视化信号并提取其波形以与理论预测进行比较，通常采用频域白化过程来滤波数据。在这项工作中，我们提出了一种基于自回归建模的替代性无模板框架，用于对 GW 数据进行去噪并提取波形。我们在从模拟数据中提取注入信号以及从 LIGO 数据中提取一系列已知的致密双星并合 (CBC) 事件上测试了我们的框架。与传统的白化过程相比，我们的方法通常产生更好的互相关性，并降低了相对于信号模型的均方根误差。

关键词

引力波去噪自回归建模致密双星并合 LIGO

引用

@article{arxiv.2404.05364,
  title  = {Autoregressive Search of Gravitational Waves: Denoising},
  author = {Sangin Kim and C. Y. Hui and Jianqi Yan and Alex P. Leung and Kwangmin Oh and A. K. H. Kong and L. C. -C. Lin and Kwan-Lok Li},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2404.05364},
  year   = {2024}
}

备注

Phys. Rev. D in press, 16 pages, 11 figures, 1 table

引力波的自回归搜索：去噪

摘要

关键词

引用

备注

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