コード例 #1
0
    def _spectrum_function(self):
        spec = np.zeros(len(self.energy_intervals))
        spec_err = np.zeros_like(spec)
        for i, eint in enumerate(self.energy_intervals):
            lc = self._construct_lightcurves(eint, exclude=False,
                                             only_base=True)

            spec[i], spec_err[i] = excess_variance(lc, self.normalization)

        return spec, spec_err
コード例 #2
0
    def _spectrum_function(self):
        spec = np.zeros(len(self.energy_intervals))
        spec_err = np.zeros_like(spec)
        for i, eint in enumerate(self.energy_intervals):
            lc = self._construct_lightcurves(eint, exclude=False,
                                             only_base=True)

            spec[i], spec_err[i] = excess_variance(lc, self.normalization)

        return spec, spec_err
コード例 #3
0
def evar_fun(lc):
    from stingray.utils import excess_variance
    return excess_variance(lc, normalization='none')
コード例 #4
0
def evar_fun(lc):
    from stingray.utils import excess_variance
    return excess_variance(lc, normalization='none')
コード例 #5
0
ファイル: exvar.py プロジェクト: swapsha96/HENDRICS 
def excvar_norm(lc):
    return excess_variance(lc, normalization='norm_xs')
コード例 #6
0
ファイル: exvar.py プロジェクト: swapsha96/HENDRICS 
def fvar(lc):
    return excess_variance(lc, normalization='fvar')
コード例 #7
0
ファイル: test_lightcurve.py プロジェクト: pabell/stingray 
 def excvar(lc):
     from stingray.utils import excess_variance
     return excess_variance(lc, normalization='fvar')
コード例 #8
0
ファイル: test_lightcurve.py プロジェクト: pabell/stingray 
 def excvar(lc):
     from stingray.utils import excess_variance
     return excess_variance(lc, normalization='fvar')