利用傅里叶级数从噪声光变曲线中提取周期性凌星信号

我们提出了一种简单而强大的方法，用于从噪声光变曲线中提取与已知凌星行星相关的凌星信号。假设行星的轨道周期已知且信号是周期性的，我们说明仅使用宽度等于整数个轨道周期的固定时间帧内的数据，便可在所有频率上于傅里叶空间中消除系统噪声。这导致对完整凌星信号的重建在平均意义上是无偏的，尽管分析中未使用关于噪声或凌星信号本身的任何先验知识。因此，该方法相对于标准相位折叠具有明显优势，后者通常需要诸如邻近恒星或噪声模型等外部输入来去除系统分量。此外，我们可以同时提取完整的轨道凌星信号（$360$ 度），且类 \emph{Kepler} 的数据可在短短几秒内完成分析。我们通过将该方法应用于由 \emph{Kepler} 光变曲线组成并注入了模拟带环行星的虚假信号的数据集，来展示其性能。对于提取周期性凌星信号，我们所提出的方法通常是最优且偏差最小的估计器，因此可望为首次探测诸如行星环和系外特洛伊小行星等现象开辟道路。