如何通过不规则的Lomb-Scargle归一化psd计算幅度？

Question

我正在天生使用Lomb-Scargle软件包。我尝试了人工数据，它是振幅为1的正弦函数：

from astropy.stats import LombScargle
t_sin2=np.arange(1000)*1.0
a_sin2=np.sin(t_sin2)
frequency=np.arange(0.001,0.5,0.001)
PSD_LS = LombScargle(t_sin2,a_sin2).power(frequency, normalization='psd')
plt.plot(frequency, PSD_LS)

我得到的情节是：my PSD plot。PSD的峰值约为230。我不知道如何计算振幅。

这是Lomb-Scargle在[astro]中的用法：Lomb-Scargle docs。但是我对PSD规范化感到困惑。在用法中，它表示：explaination of PSD normalization，并且ref是围绕恒定参考模型拟合的最小二乘方的最佳拟合残差之和，这是我不明白的术语。

谢谢！

Answer 1

功率谱密度PSD只是幅度的平方，因此，如果您计算PSD的平方根，则可以将其转换为幅度：

import numpy as np    
Amp = np.sqrt(PSD_LS)