航天器时间序列的最优频域分析：引入缺失数据多窗功率谱估计器
摘要
尽管 Lomb-Scargle 周期图是天文学的基础工具，但它有一个显著的缺点：随着获取数据的增加，估计功率谱的方差不会降低。统计学家在开发抑制方差的功率谱估计器方面已有 60 年的历史，但大多数并未在天文学中使用，因为它们是为具有均匀观测节奏且没有季节性或日常间隙的时间序列而构建的。在此，我们展示如何将缺失数据多窗功率谱估计器应用于观测间隔均匀但在推进器点火或动量卸载期间存在数据缺失的航天器数据。谐波分量的 F 检验可应用于多窗功率谱估计，以识别不会超过基于白噪声的误报概率的统计显著振荡。多窗法提高了功率谱估计的动态范围并抑制了频谱窗口伪影。我们表明，应用于 KIC 6102338 的 Kepler 观测的多窗与 F 检验组合检测到了较差自转，而无需迭代正弦拟合与减除。显著信号位于两个基本自转频率的谐波处，并暗示了反太阳自转剖面。接下来，我们使用缺失数据多窗功率谱估计器来识别导致 EPIC 203354381 的 K2 光变曲线呈现复杂“扇贝”形状的振荡模式。我们认为，多窗功率谱估计器应被用于所有具有规律观测节奏的时间序列。
引用
@article{arxiv.2211.16549,
title = {Optimal frequency-domain analysis for spacecraft time series: Introducing the missing-data multitaper power spectrum estimator},
author = {Sarah E. Dodson-Robinson and Charlotte Haley},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.16549},
year = {2023}
}
备注
27 pages, including 15 figures, published in AJ. While this version focuses exclusively on multitaper power spectrum estimation, v1 also demonstrated multitaper magnitude-squared coherence (MSC) and complex demodulation (CDM) for spacecraft data. Separate manuscripts documenting MSC and CDM are in preparation