基于深度神经网络的引力波信号去噪与并合时间预测

大质量黑洞双星的并合可能产生丰富的电磁辐射，这使我们能够探测这些大质量黑洞周围的环境，并更深入地了解高能天体物理。然而，由于双星并合的时间尺度很短，提前预测并合时间以制定详细的观测计划至关重要。旋进阶段压倒性的噪声和信噪比的缓慢累积使得这项任务极具挑战性。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的深度神经去噪网络，能够对30天的旋进阶段信号进行去噪。在去噪过程之后，我们基于去噪后的信号进行探测和并合时间预测。我们的结果表明，对于信噪比在10到50之间、且并合前不超过10天的30天旋进阶段数据，我们的并合时间绝对预测误差通常在24小时以内。