power_spectrum の使い方

power_spectrum は ADS3KP + OCTAVIA のデータのパワースペクトルを出すソフトです。 バンキャラ出す程度なら計算は一瞬で終わるのですが、MATLAB ランタイムの呼び出しに 10 秒近くかかります。

ファイルリスト

インストール

以降 Linux ユーザー名は適宜読み替えてください。

適当なディレクトリにソフトをダウンロードし、実行権限を与え、実行してください。

$ wget http://astro.sci.yamaguchi-u.ac.jp/t-aoki/tools/pulse_searcher/power_spectrum_cent7gnome.install
$ chmod 755 power_spectrum_cent7gnome.install
$ ./power_spectrum_cent7gnome.install

ウィンドウ表示に少し時間がかかりますが、指示に沿ってインストールしてください。 このアプリのインストールと MATLAB Runtime のインストールの二段階があります。 インストール先は pulse_searcher と同じにして良いと思いますが、以下ではこちらの環境で記述します。

アプリのインストール先: /home/oper/MATLAB/power_spectrum

MATLAB Runtime のインストール先: /home/oper/MATLAB/MATLAB_Runtime

これですべてのファイルは /home/oper/MATLAB 以下に入ったはずです。

実行

バンキャラ出しに使うパラメータは限られるので、インターフェースとなるスクリプトを使うと便利です。 使い方はデータファイルを引数に与えるだけです。

$ ./spectrum.sh hoge.vdif

このスクリプトのエイリアスをシステムに登録しておくとバンキャラ出しが楽になると思います。

$ vi ~/.bashrc
alias spectrum="/home/oper/MATLAB/spectrum.sh"

$ . ~/.bashrc

こうしておけばバンキャラ出しは以下のコマンドだけで出せます。

$ spectrum u18001.vdif

上記スクリプトの内容を見ればわかる通り、アプリ本体は power_spectrum で、次のように実行します。

$ ./power_spectrum {file} {nfft} {integration_s} {format} {sideband} {gpu_on} {stft_s} {outdir}

各引数は次の通りです。

  1. {file} = データファイル (*.vdif, *.raw, 任意)
  2. {nfft} = 1024 ... FFT 窓幅 (sample 単位)
  3. {integration_s} = 0.1 ... 積分時間 (second 単位)。実際にこの時間になるかはわかりません。標準出力の結果を確認してください。
  4. {stft_s} = 0.1 ... STFT 幅 (second単位) で、一度にメモリ (main/GPU memory) に読み込むデータ幅にも相当し、処理速度に影響します。積分時間より短い必要があります。
  5. {format} = ADS1K と指定してください。意味は ADS3KP + OCTAVIA のビット並びで、実際のADS1Kには対応していません。
  6. {sideband} = USB ... 実数 FFT 後のスペクトルデータ上で有効な側波帯を指定。
  7. {gpu_on} = ON or OFF ... バンキャラ出すだけなら OFF (GPU使わない) で十分です。
  8. {outdir} = ./ ... テキストファイルを出力するディレクトリ。書き込み権限があることを確認してください。

出力

解析終了後ウィンドウが開きスペクトルが表示され、併せて自動的にテキストファイルが {outdir} に出力されます。 例えば入力ファイルが YAMAGU32_2018130143000.vdif (ヘッダなし) の場合に、出力スペクトルファイルは YAMAGU32_2018130143000_powerspectrum_fft1024_avg100000_rbw1000.000kHz.txt というファイル名になります。 文字列の意味は下記の通りです。

ファイルの中身は以下のようなタブ区切りテキストで、spectral power は線形値で中心周波数成分が 1 となるように規格化しています。

#Freq/MHz	LinearPower/a.u.
1.000000	4.935
2.000000	4.913
3.000000	4.931
4.000000	5.007
5.000000	5.059

下図のように、パワースペクトルは線形スケールと対数スケールの両方が表示されます。


出力例: 周波数 f の正弦波信号を、標本化周波数 fs (> 2f) で普通にサンプリングした場合

10 MHz の正弦波信号を、標本化周波数 1024 MHz で標本化したデータに対し、8192 点 FFT 処理した結果のスペクトルを以下に示します。 正しく 10 MHz の信号が検出されています。 量子化ノイズ、入力信号、FFTノイズフロアの関係についてはアナログ・デバイセズの資料 MT-001 などを参照してください。


出力例: 周波数 f の正弦波信号を、標本化周波数 fs (< 2f) で高次サンプリングした場合

580 MHz の正弦波信号を、標本化周波数 1024 MHz で標本化したデータ (当該データ) に対し、8192 点 FFT した結果のスペクトルを以下に示します。 標本化周波数 1024 MHz の高次サンプリングによって、512 MHz 以上の周波数成分は 512 MHz を軸に折り返されて AD 変換されるが、以下の画像は反転した帯域を補正したものになっています。 正しく 580 MHz の信号が検出されています。


出力例: メーザー天体

G9.62+0.20E のメタノールメーザー (6668.33 MHz) について、本アプリで得たスペクトルとスペアナで得たスペクトルを以下に示します。 両者の結果は一致していることがわかります。