WKT_CC < test.dat
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# ウィーナー・ヒンチンの定理
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# パワースペクトルを逆フーリエ変換し、相互相関関数を計算
# WKT CCF: パワースペクトルから求めた相互相関関数（ウィーナー・ヒンチンの定理）
# DATA CCF: データから直接求めた相互相関関数
# gap: WKT CCF - DATA CCF
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# Wiener-Khinchin theorem (using cyclic data)
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# inverse Fourier transform of the power spectrum and calculation of the cross-correlation function
# WKT CCF: cross-correlation function obtained from the power spectrum (Wiener-Khinchin theorem)
# DATA CCF: cross-correlation function obtained directly from the data
# gap: WKT CCF - DATA CCF
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# lag WKT CCF DATA CCF gap
0 0.000000 0.000000 0.000000
1 8.000000 8.000000 -0.000000
2 22.000000 22.000000 -0.000000
3 37.000000 37.000000 -0.000000
4 51.000000 51.000000 0.000000
5 40.000000 40.000000 -0.000000
6 19.000000 19.000000 0.000000
7 5.000000 5.000000 -0.000000
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# 相互相関関数をフーリエ変換し、パワースペクトルを計算
# DATA PS: データから直接求めたパワースペクトル
# WKT PS: 相互相関関数から求めたパワースペクトル（ウィーナー・ヒンチンの定理）
# gap: DATA PS - WKT PS
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# Fourier transform the cross-correlation function and calculate the power spectrum
# DATA PS: power spectrum obtained directly from the data
# WKT PS: power spectrum obtained from the cross-correlation function (Wiener-Khinchin theorem)
# gap: DATA PS - WKT PS
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# freq DATA PS (real) WKT PS (imag) gap (real) DATA PS (imag) WKT PS (imag) gap (imag)
0 182.000000 182.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
1 -96.254834 -96.254834 0.000000 -3.000000 -3.000000 0.000000
2 10.000000 10.000000 0.000000 -6.000000 -6.000000 -0.000000
3 -5.745166 -5.745166 0.000000 3.000000 3.000000 -0.000000
4 2.000000 2.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
5 -5.745166 -5.745166 0.000000 -3.000000 -3.000000 0.000000
6 10.000000 10.000000 0.000000 6.000000 6.000000 -0.000000
7 -96.254834 -96.254834 0.000000 3.000000 3.000000 -0.000000
非巡回型データとは、入力したデータが、繰り返されることを意味します。例えば、1, 2, 3が入力データだとすると、この計算で用いられるデータは、1, 2, 3, 0, 0, 0となります。
Non-cyclic data means that the input data is repeated. For example, if the input data is 1, 2, 3, the data used in this calculation are 1, 2, 3, 0, 0, 0.