摘要
收到日期：2020年10月5日 2021年4月13日接受
图像
图2 搜索暗光子的分析程序方案。 步骤1：构建波段采样数据文件，其中包含10Hz/1个月波段的时间序列数据，并在整个观测时间内进行组合。 波段采样数据文件是我们分析的输入。 步骤2：对于每个10 Hz频带，我们通过选择均衡频谱中高于某个阈值的局部最大值来创建时间/频率峰值 通过最佳选择 第3步和第4步：我们将峰值映射投影到频率轴上，并在频域中均匀选择候选对象。 我们分别对每个检测器执行步骤1-4。 然后，在步骤5中，我们在每个检测器中寻找相似的候选者，即频域中的一致性。 在步骤6中，我们跟踪两个检测器中存在的任何候选项。 重用权限（&P） 图9 的直方图 与临界比的最大值相对应的值，由料仓宽度归一化。 最佳 似乎就在附近 ，与信号的振幅或频率无关。 在真实的O2-Livingston数据中，我们在7个不同的1Hz频带中17个不同的振幅下每振幅注入30次，得到了这个直方图。 我们期望最佳 高于 因为我们获得了更多的灵敏度，因为 而不是因为我们的频率箱更精细而导致功率传播增加而导致的损失。 在该图中，联轴器的范围为 用于40–41 Hz、90–91 Hz等，直到1990–1991 Hz。 重用权限（&P） 图10 黑色曲线显示真实频率之间的频率箱中的错误 以及信号（无噪声）平均功率谱中峰值的频率，作为我们增加的因子的函数 从 。我们还将每个快速傅里叶变换的平均数绘制成红色 .上述错误，小于一个频率箱 ，比从单个功率谱中得出的功率谱要小得多，对于相同的选择，该功率谱至少需要2–10个箱子 . 重用权限（&P） 图11 面板（a）显示了平均因子 作为我们注入真实O2-Livingston数据中的模拟暗光子信号的耦合强度和频率的函数。 图（b）显示了使用任何 高于一个。 从这些面板中，我们确定可以将后续技术应用于频率/耦合强度参数空间的很大一部分，效率主要取决于耦合强度。 重用权限（&P） 图12 在面板（a）中，我们绘制了耦合 作为95%置信水平下频率的函数，每50 Hz注射100次，即在[40–41]、[90–91 Hz]等频带内获得（黑点灰曲线、O2经验灵敏度）。 青色阴影表示由间距引起的不确定性 注射时。 红色曲线（O1上限）来自[ 51 ]并表示从相互关联的O1数据得出的95%上限[ 50 ]. 我们还绘制了Feldman-Cousins导出的上限进行比较[ 65 ]在O2 Livingston中，假设我们的检测统计遵循高斯分布，并且该数据集中不存在暗光子信号。 在面板（b）中，我们显示了最小可检测振幅， 无论是经验上还是理论上，两者都非常吻合。 在40 Hz时，灵敏度会下降，因为在40–41 Hz频带中，至少有五条噪声线在一些注入的几mHz范围内。 重用权限（&P） 图14 其他两个频带[（a）690–691 Hz；（b）1990–1991 Hz]的假放电概率，用于确定最佳符合距离阈值，并通过实际O2 Livingston数据中的注入获得。 带有方形标记的不同线条对应不同的耦合强度。 重用权限（&P）