비균일 샘플링 신호의 시간주파수 분석을 위한 밀도 적응 변환

초록

본 논문은 비균일하게 샘플링된 데이터에 직접 적용 가능한 시간‑주파수 분석 프레임워크인 비균일 S‑Transform(NUST)를 제안한다. NUST는 일반화된 Lomb‑Scargle(GLS) 주기율을 지역화된 윈도우에 적용하고, 윈도우 폭을 신호 주파수와 샘플 밀도에 따라 이중 적응시켜 일시적·지속적 신호를 동시에 고해상도로 탐지한다. 합성 신호와 HARPS 행성 탐색 데이터에서 기존 GLS와 표준 S‑Transform에 비해 뛰어난 시간‑국소화 성능을 보이며, 샘플 밀도 변화에 강인함을 입증한다.

상세 분석

NUST는 기존 S‑Transform의 가우시안 윈도우 σ ∝ 1/|f| 를 확장해 σadaptive(τ,f)=α·|f|⁻¹·