データの読み書き
frame fileに入っているチャンネル名を調べる
frame fileを読む
時系列データを読む場合は、基本的にgwpy.timeseriesのTimeSeries もしくはTimeSeriesDictを用いる。
単一ファイルの単一チャンネルを読むだけなら前者で十分だが、結局のところ後者の方が上位互換なので、常にそちらを使う方がおススメ。
(gwpy1.0.0では、バグにより単一チャンネルであってもTimeSeriesで複数ファイルをまとめ読みできないとの報告がある。)
frame fileを保管しているディレクトリ構造の詳細はJGW-G2214561を参照。
GPS時刻を調べるには、GPS Time Converterなどを使うのが手っ取り早い。
例えば、2020/3/9 14:00 UTCあたりの干渉計信号(strain)とREFL定盤の加速度計の信号を読むには、
1 from gwpy.timeseries import TimeSeriesDict
2 import numpy as np
3 sources = ['/data/full/12677/K-K1_C-1267797600-32.gwf', '/data/full/12677/K-K1_C-1267797632-32.gwf', '/data/full/12677/K-K1_C-1267797664-32.gwf']
4 channels = ['K1:CAL-CS_PROC_C00_STRAIN_DBL_DQ', 'K1:PEM-ACC_MCF_TABLE_REFL_Z_OUT_DQ']
5 data = TimeSeriesDict.read(sources, channels, format='gwf.lalframe', pad=np.nan, nproc=4)
6 print(data[channels[0]])
7 print(data[channels[1]])
TimeSeries([ -2.13041590e-12, -2.12980671e-12, -2.12920164e-12,
..., 3.02297020e-13, 3.03052655e-13,
3.03810103e-13]
unit: dimensionless,
t0: 1267797600.0 s,
dt: 6.103515625e-05 s,
name: K1:CAL-CS_PROC_C00_STRAIN_DBL_DQ,
channel: K1:CAL-CS_PROC_C00_STRAIN_DBL_DQ)
TimeSeries([-0.00049336, 0.00021882, -0.00037257, ...,
0.0007291 , -0.00051094, 0.00017448]
unit: dimensionless,
t0: 1267797600.0 s,
dt: 0.00048828125 s,
name: K1:PEM-ACC_MCF_TABLE_REFL_Z_OUT_DQ,
channel: K1:PEM-ACC_MCF_TABLE_REFL_Z_OUT_DQ)時刻を指定してファイル一覧を取得するには、以下をコピペして使うとラク。
GPS時刻でも、sources = get_sources('Mar 9 2020 14:00:00', 'Mar 9 2020 14:05:00')みたいにUTC時刻でもイケる。
1 import os
2 import numpy as np
3 from gwpy.timeseries import TimeSeriesDict
4 from gwpy.time import to_gps
5
6 def get_sources(start, end):
7 path = '/data/KAGRA/raw/full/'
8
9 if type(start) in (int, float):
10 ts = int(start)
11 te = int(end)
12 else:
13 ts = int(to_gps(start))
14 te = int(to_gps(end))
15
16 gps = np.arange(ts-ts%32, te+1, 32, dtype=int)
17 sources = [path + str(t//100000) + '/K-K1_C-{}-32.gwf'.format(t) for t in gps]
18 sources = [s for s in sources if os.path.isfile(s)]
19
20 return sources
もしくは、Kozapyのmylibにある GetFilelist(gpsstart,gpsend)を使うのも良い。
nds2
https://dac.icrr.u-tokyo.ac.jp/KAGRA/DAWG/DMG/Manuals/nds2/nds2-enduser
数時間に渡る連続データを読む際のメモリ管理
超高分解能なスペクトルを作りたい時など、あまりにも長時間のデータを一度に読み込もうとすると、メモリ不足で失敗する。
そのような場合は、ある程度のファイル数で区切って.resample()しながら継接ぎすればよい。
重いオブジェクトはその都度delしよう。
1 ts = float(開始GPS時刻)
2 te = ts + 2**10 #~17分
3
4 for i in tqdm(range(26)): #~7時間半弱
5 sources = get_sources(ts, te)
6 read = TimeSeriesDict.read(sources, channels, format='gwf.lalframe', pad=np.nan, nproc=32)
7 read = read[channels[0]].resample(1024)
8 if i==0 : data = read.copy()
9 else: data.append(read)
10
11 del read, sources
12 ts = ts + 2**10
13 te = te + 2**10
FrequencySeriesの保存
HDF5がおすすめ。 https://gwpy.github.io/docs/stable/spectrum/io.html#gwpy-frequencyseries-io-hdf5
Diagguiの.xmlファイルを読む
オンサイトで仕事をすると、diagguiでスペクトルやコヒーレンスを測定することが多い。
diagguiで保存したデータ(.xmlファイル)を解析するには、.txtファイルに書き出してそれを読む方法が最も簡単だが、いちいいち手でexportしなければならないため面倒だしヒューマンエラーも起きやすい。
dttxmlというパッケージを使えばpythonで直接.xmlファイルを読むことができる。
ただしdttxmlはドキュメントが全く整備されていないので、自力でソースコード読むなりしないと使えないのが難点。
ファイルへアクセスする方法は
1 acc = dttxml.DiagAccess('fname.xml')
とのことなので、適当なファイルを開いて
1 print(vars(acc))
や
1 acc.__dict__.keys()
で調べていくのでも良い。
"Power Spectrum" 等を読んでgwpyのFrequencySeriesにする
Diagguiの"Power Spectrum"というのは、用語の間違えがそのまま放置されていて、実際にはASDであることに注意。また、gwpyのcoherenceはいわゆる2乗コヒーレンスだが、Diagguiのcoherenceは2乗ではないものである。
次の関数を定義して引数にファイル名を入れれば、ASD等のdictができる。channel名を指定すればgwpyのFrequencySeriesとして扱える。
1 import dttxml
2 from gwpy.frequencyseries import FrequencySeries
3
4 def get_ASDs(file):
5 diaggui = dttxml.DiagAccess(file).results.PSD
6 return {ch: FrequencySeries(diaggui[ch].PSD[0], frequencies=diaggui[ch].FHz,
7 epoch=diaggui[ch].gps_second,
8 channel=diaggui[ch].channelA,
9 name =diaggui[ch].channelA)
10 for ch in diaggui.keys()}
11
12 def get_COHs(file):
13 diaggui = dttxml.DiagAccess(file).results.COH
14 return {chA: {diaggui[chA].channelB[i]:
15 FrequencySeries(diaggui[chA].coherence[i], frequencies=diaggui[chA].FHz,
16 epoch=diaggui[chA].gps_second,
17 channel=diaggui[chA].channelB[i]+' / '+diaggui[chA].channelA,
18 name =diaggui[chA].channelB[i]+' / '+diaggui[chA].channelA)
19 for i in range(len(diaggui[chA].channelB))}
20 for chA in diaggui.keys()}
21
22 def get_CSDs(file):
23 diaggui = dttxml.DiagAccess(file).results.CSD
24 return {chA: {diaggui[chA].channelB[i]:
25 FrequencySeries(diaggui[chA].CSD[i], frequencies=diaggui[chA].FHz,
26 epoch=diaggui[chA].gps_second,
27 channel=diaggui[chA].channelB[i]+' / '+diaggui[chA].channelA,
28 name =diaggui[chA].channelB[i]+' / '+diaggui[chA].channelA)
29 for i in range(len(diaggui[chA].channelB))}
30 for chA in diaggui.keys()}
31
32
33 def get_TFs(file):
34 diaggui = dttxml.DiagAccess(file).results._mydict['TF']
35 return {chA: {diaggui[chA].channelB[i]:
36 FrequencySeries(diaggui[chA].xfer[i], frequencies=diaggui[chA].FHz,
37 epoch=diaggui[chA].gps_second,
38 channel=diaggui[chA].channelB[i]+' / '+diaggui[chA].channelA,
39 name =diaggui[chA].channelB[i]+' / '+diaggui[chA].channelA)
40 for i in range(len(diaggui[chA].channelB))}
41 for chA in diaggui.keys()}