Improving Harmonic Analysis Using Multitapering: Precise Frequency Estimation of Stellar Oscillations Using the Harmonic F-test
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In Patil et al., we developed a power spectrum estimation method, mtNUFFT (or multitaper nonuniform fast Fourier transform), for analyzing time series with quasi-regular spacing, and showed that it not only improves upon the statistical issues of the Lomb–Scargle (LS) periodogram, but also provides a factor of 3 speedup in some applications. In this paper, we extend mtNUFFT to include a multitaper F-test, a hypothesis test to assess whether a strictly periodic signal or its harmonic (as opposed to, e.g., a quasi-periodic signal) is present at a given frequency. This extension is possible because the F-test is an accompaniment to the multitaper power spectrum estimator (as opposed to other estimators such as the LS periodogram). The mtNUFFT/F-test combination allows detection of strictly periodic signals embedded in noise and precise estimation of their frequencies, in addition to power spectrum estimation. Using asteroseismic time-series data for the Kepler-91 red giant, we show that the F-test automatically picks up the harmonics of its transiting exoplanet as well as certain dipole (l = 1) mixed modes. We use this example to highlight that we can distinguish between different types of stellar oscillations, e.g., transient (damped, stochastically excited) and strictly periodic (undamped, heat driven). We also illustrate the technique of dividing a time series into chunks to further examine the transient versus periodic nature of stellar oscillations. The harmonic F-test combined with mtNUFFT is implemented in the public Python package tapify, which opens opportunities to perform detailed investigations of periodic signals in time-domain astronomy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».