从噪声数据中提取黑洞并合波形
天体物理仪器与方法
2018-08-27 v3 广义相对论与量子宇宙学
摘要
我们描述了对LIGO黑洞并合事件的独立分析。利用一种利用观测到或预期的时间依赖频率内容的滤波方法，直接从数据中提取引力波应变波形。在对频谱峰值滤波后(并考虑有限带宽)，残差噪声的统计分析显示无非高斯行为的证据。在Hanford和Livingston站点之间也没有异常因果相关的证据。提取的波形与LIGO提供的黑洞并合模板波形一致。将已知信号注入真实噪声的模拟事件用于确定残差噪声引起的不确定性，并证明我们的结果无偏。讨论了我们的RMS信噪比(SNRs)与已发布的匹配滤波检测SNRs之间的概念和数值差异。
引用
@article{arxiv.1711.00347,
title = {Extraction of black hole coalescence waveforms from noisy data},
author = {Martin A. Green and J. W. Moffat},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.00347},
year = {2018}
}
备注
15 pages, 11 figures. Version accepted for publication