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Cose da chiamata con Filippo, ripulite alcune righe (commit prima di... 

Cose da chiamata con Filippo, ripulite alcune righe (commit prima di aggiungere una griglia stupida nello spazio dei parametri fisici per provare questo pezzo su osservazioni note)
parent 9bb74390

scsearch.m

+22 −21
Original line number Diff line number Diff line
@@ -47,17 +47,6 @@ for s = 1:4 
    nismax(s) = f_max*a_max*(Omega_max^s)*singah(s);

end



% Try s* and check \nu_s range

g_jj=((pi*T)^2)/3.*[1; (T^2)/60; (T^3)/1344; (T^4)/172800]; %eq. 22 M2015 + calcoli da eq. 21 M2015

mu_s=0.001; %massimo mismatch sulla griglia coerente da scegliere

s_s=int16(4);

while(1)

    if((nismax(s_s)-nismin(s_s))<delta_ni(mu_s,s_s,g_jj(s_s)))

        s_s=s_s-1;

    else

        break;

    end

end



%Rebin -------------------------------------------------------------------

Nyq=2000; %cambiare in caso
@@ -105,6 +94,18 @@ for m = 1:M 
    end

end



% Try s* and check \nu_s range

g_jj=((pi*Tseg)^2)/3.*[1; (Tseg^2)/60; (Tseg^3)/1344; (Tseg^4)/172800]; %eq. 22 M2015 + calcoli da eq. 21 M2015

mu_s=0.001; %massimo mismatch sulla griglia coerente da scegliere

s_s=uint8(4);

while(1)

    if((nismax(s_s)-nismin(s_s))<delta_ni(mu_s,s_s,g_jj(s_s)))

        s_s=s_s-1;

    else

        break;

    end

end



%%  Create (...) a coherent template bank in the ν_s space

%%  Save this template bank, we'll need it later

% Nni+1 is the number of ni_s points in the grid (counting borders,
@@ -135,10 +136,10 @@ nibank = combinations(nis{:}).Variables; 


%for each segment (lavoro su tm)

for m=1:M

    [Cm,edges]=(histcounts(x(m,:),round((tm(m,end)-tm(m,1))/dt_psd))); % R - convincitene

    edges=edges(end)-edges(1); %mi dà il tempo preciso di tutta la TdF, che sarà leggermente diversa da length(C)*dt per come è definito histcounts 

    Y=fft(Cm).'; clear Cm

    F=((0:length(Y)-1)./edges).'; clear edges

 %   [Cm,edges]=(histcounts(x(m,:),round((tm(m,end)-tm(m,1))/dt_psd))); % R - convincitene

 %   edges=edges(end)-edges(1); %mi dà il tempo preciso di tutta la TdF, che sarà leggermente diversa da length(C)*dt per come è definito histcounts 

    Y=fft(x(m,:)).'; 

    F=((0:length(Y)-1)./(tm(m,end)-tm(m,1))).'; %freq. da 0 a 2Nyq.

    L=length(F); %lunghezza iniziale, servirà per lo zero-padding

    

    %Choose freq. region of interest (RoI) and inverse-fourier transf. over RoI
@@ -170,17 +171,17 @@ for m=1:M 
        %il secondo è un vettore colonna di zeri con lunghezza pari al numero di elementi che mi serve per tornare alla risoluzione originale



        %Fourier transform -----------------------------------------------------

        [Cm,edges]=(histcounts(X1,round((X1(end)-X1(1))/dt_psd)));

        edges=edges(end)-edges(2); %mi dà il tempo preciso di tutta la TdF, che sarà leggermente diversa da length(C)*dt per come è definito histcounts

        Y1=(2./sum(Cm).*abs(fft(Cm)).^2).'; %normalizzazione Leahy, giusto?????

        clear Cm

        F1=((0:length(Y1)-1)./edges).';

        %[Cm,edges]=(histcounts(X1,round((X1(end)-X1(1))/dt_psd)));

        %edges=edges(end)-edges(2); %mi dà il tempo preciso di tutta la TdF, che sarà leggermente diversa da length(C)*dt per come è definito histcounts

        Y1=(2./sum(X1).*abs(fft(X1)).^2).'; %normalizzazione Leahy, giusto?????

        clear X1

        F1=((0:length(Y1)-1)./(tm(m,end)-tm(m,1))).';

        F1=F1(1:round(length(F1)/2));

        Y1=Y1(1:round(length(Y1)/2));



        %Calcolo della detection statistic

        %QUESTA SARA' DA INIZIALIZZARE ALL'ESTERNO tipo Lambda = zeros(length(template),1);

        Lambda(template)=sum(Y1); %CREDO (oppure prendono la potenza massima?)

        Lambda(template)=sum(Y1)/sum(x(m,:)); %CREDO (oppure prendono la potenza massima?)

    end



end