Conference Paper

Zur Schätzung der Autokorrelation und des Autoleistungsdichtespektrums aus unregelmäßig abgetasteten Laser-Doppler-Datensätzen sind Verfahren bekannt, die sich den drei Verarbeitungsprinzipien, der Slotkorrelation, der direkten Spektralschätzung und der Interpolation mit Filterkorrektur zuordnen lassen. Entsprechende Verfahren für die Bestimmung der Kreuzkorrelation und des Kreuzleistungsdichtespektrum aus zwei unregelmäßig abgetasteten Laser-Doppler-Datensätzen werden vorgestellt.

Die entwickelten Schätzprozeduren basierend auf den drei Verfahrensklassen sind prinzipiell geeignet, Kreuzkorrelationsfunktionen und Kreuzleistungsdichtespektren aus zweikanaligen LDA-Messungen zu bestimmen. Aufgrund der fehlenden individuellen Gewichtung der Messwerte ist die Interpolation dahingehend eingeschränkt, dass die Korrektur der Korrelation von Messrate und Messwert bei niedrigen Datendichten ineffizient wird. Außerdem ist die Bestimmung der Korrekturkoeffizienten gegen die dynamischen Fehler des Interpolationsverfahrens sehr aufwändig, falls abhängige und unabhängige Messereignisse gemischt auftreten. Für die direkte Spektralschätzung sind speziell angepasste Methoden sowohl für koinzidente als auch für unabhängige Abtastung der beiden Messkanäle vorhanden. Bei gemischten unabhängigen und abhängigen Messungen unterdrückt die Quantisierung der Ankunftszeiten lang anhaltende Oszillationen sowohl in den primären Spektren als auch in der Korrelationsfunktion. Die unterschiedliche Wahrscheinlichkeit für das Auftreten von abhängigen und unabhängigen Kreuzprodukten ruft bisher nicht korrigierbare systematische Fehler hervor. Die Slotkorrelation konnte durch Einführung individueller Exponenten der Gewichtungsfaktoren auch für diesen Fall angepasst werden, sodass mit der Slotkorrelation ein verlässliches Verfahren zur Bestimmung der Kreuzkorrelation und des Kreuzleistungsdichtespektrums sowohl für koinzidente, für unabhängige als auch für gemischte unabhängige und abhängige Abtastung inklusive einer nicht konstanten Verzögerungszeit zwischen den abhängigen Messungen zur Verfügung steht.

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	cslotcoinc.py - slotting estimator for coincident measurements (code as used for the publication, may have bugs, which have been found later)
	cintcoinc.py - interpolation method for coincident measurements (code as used for the publication, may have bugs, which have been found later)
	cdircoinc.py - direct estimator for coincident measurements (code as used for the publication, may have bugs, which have been found later)
	cslotindep.py - slotting estimator for independent measurements (code as used for the publication, may have bugs, which have been found later)
	cintindep.py - interpolation method for independent measurements (code as used for the publication, may have bugs, which have been found later)
	cdirindep.py - direct estimator for independent measurements (code as used for the publication, may have bugs, which have been found later)
	cslotuniv.py - slotting estimator for mixed independent and dependent measurements with a certain time delay (code as used for the publication, may have bugs, which have been found later)
	cintuniv.py - interpolation method for mixed independent and dependent measurements with a certain time delay (code as used for the publication, may have bugs, which have been found later)
	cquantuniv.py - direct estimator with arrival time quantization for mixed independent and dependent measurements with a certain time delay (code as used for the publication, may have bugs, which have been found later)
	pyLDV - more Python programs for calculating correlation functions and the appropriate power spectral densities from irregularly sampled LDV data sets (persistent bug fixes)
	More about LDV Data Processing (incl. Statistical Bias, Weighting Schemes, Turbulence Spectra, Correlation Functions)
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