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Aussi, les signaux détectés les plus puissants présents dans les données sont bleus, alors que les signaux les plus faibles sont bruns. Les signaux les plus forts sont presque certainement d'origine terrestre, puisqu'ils demandent des quantités d'énergie importantes pour les créer, et que la puissance de tout signal arrivant depuis le lointain espace se sera considérablement dissipée avant qu'ils atteignent la Terre. Réduction de la densité de la cascade : visualisation des pics à des longueurs de FFT spécifiques.Il y a tant de signaux affichés dans la figure 1 qu'ils sont trop rapprochés pour qu'on soit capable de voir un quelconque motif dans les données. Cependant, en sélectionnant un sous-ensemble de données, par exemple seulement les pics détectés à une longueur de FFT de 16K, le graphique devient beaucoup moins fouillis et des motifs commencent à émerger. La figure 2 montre uniquement les signaux détectés avec une longueur de FFT de 16K (pour un total de 17 464 pics détectés). Notez les lignes verticales à 1 419 et 1 421 MHz. Les signaux détectés à ces deux fréquences ne sont pas d'origine extraterrestre; en fait, ce sont des "signaux tests" (appelés aussi chants d'oiseau ou "birdies") que nous injectons dans le récepteur du télescope pour nous assurer que l'instrumentation et les logiciels travaillent de façon appropriée. Notez également qu'à une longueur de FFT de 16K, nous détectons principalement des signaux d'une puissance inférieure à 100.
La distribution en puissance des pics de signal.Regardons plus près les puissances de signal de tous ces pics. La figure 3 est un histogramme montrant le nombre de pics détectés à chaque puissance. Notez que l'axe vertical (y) a une échelle logarithmique, où chacune des marques principales incrémentales représente une quantité 10 fois supérieure à la marque principale située dessous. Les échelles logarithmiques sont très utiles pour afficher des données avec des étendues très grandes, comme c'est le cas ici où le nombre de pics à une puissance donnée varie de 0 à 100 000. Notez également que la limite supérieure de l'axe horizontal (x) est 1 000. Nous avons vu que les points bleus apparaissant dans la figure 1 pouvaient avoir desz magnitudes allant audelà de 100 000. En fait, il n'y a pas de limite supérieure à la puissance qu'un pic donné peut avoir ; il y a des signaux dans cet échantillon qui peuvent avoir des magnitudes allant bien au delà de 13 positions décimales. Cette étendue de puissance est trop large pour que même une échelle logarithmique puisse la représenter convenablement — tous les pics faibles seraient accumulés surla gauche, rendant difficile le discernement d'un motif quelconque. Puisque la vaste majorité des signaux ont des puissances inférieures à 200, nous avons restreint ici le graphique à des puissances inférieures à 1 000 pour que nous puissions voir la distribution des ces pics de façon plus claire.
Comme vous le voyez, la figure 3 a un motif très intéressant. Les pics sur la gauche de l'histogramme, les plus nombreux situés aux valeurs 44, 88 et 176 de la puissance, proviennent de pics détectés par l'analyse avec des FFT de longueur 32K, 64K, et 128K, respectivement. Quand la longueur de FFT croît, le seuil de puissance pour la détection du signal est positionné plus haut ; ce seuil accrû compense le fait que les valeurs de puissance sont amplifiées lors de l'analyse sur de longues FFT's. Aussi, les analyses calculées à une longueur de FFT de 128K ne détecterons pas les signaux plus faibles que 176, etc. Aussi, les analyses portant sur des FFT's plus longues sont meilleures pour détecter des signaux de crête à bande de fréquence étroite, et vous voyez donc des sommets dans l'histogramme où chaque analyse à une longueur de FFT particulière se détache nettement. La hampe sur la droite du graphe, montant autour de la puissance de 700, provient des signaux tests puissants que nous injectons (les mêmes signaux tests visibles en figure 2). Ces signaux tests produisent une cloche dans la figure 3 plutôt qu'un pic serré car ils peuvent varier en terme de puissance relative. (Leur puissance moyenne est 700, mais à un moment donné un signal test individuel peut être plus faible ou plus fort que 700.) Si nous ôtons ces tous "chants d'oiseau" bien connus des données, la hampe disparait, comme montré en Figure 4.
Distribution en puissance à une longueur de FFT de 128K.Examinons un sous-ensemble de la distribution en puissance, en prenant en compte cette fois les seuls signaux de crête détectés par l'analyse avec des longueurs de FFT de 128K, après élimination des signaux de test. La figure 5 montre le distribution de la puissance de ces signaux. Comme mentionné plus haut, une analyse SETI@home avec une longueur de FFT de 128K ne devrait rapporter que les pics dont la puissance est supérieure à 176. Notez la petite bosse à gauche sur le graphique, centrée autour de 95 (pour un total de l'ordre de 200 signaux). Nous n'avons pas encore d'explication sûre pour la présence de ces pics. Il s'agit probablement de signaux de crête retournés par défaut par le logiciel client, quand aucun autre meilleur signal ne dépasse le seuil minimum fixé, et qui ont pu malgré tout être inséré dans la base de données. Une analyse plus fine est en cours pour en déterminer la cause, afin de savoir si cela provient d'une version spécifique du programme client sur une plate-forme donnée.
A quelle sorte de distribution pouvons-nous nous attendre concernant le bruit spectral ?Dans la figure 5 ci-dessus, la plupart des pics sont détectés juste au dessus du seuil de puissance de 176 — de moins en moins de signaux sont détectés à des puissances plus hautes. Il apparaît que cette décroissance exponentielle du nombre de signaux trouvés en fonction de la puissance reçue suit un motif proche d'une distribution en c2 (prononcé "khi-2") avec deux degrés de liberté. De façon intéressante, la distribution en puissance à laquelle on devrait s'attendre pour du pur bruit blanc doit suivre le même motif. Il s'ensuit que la vaste majorité des signaux de crête détectés qui suivent ce motif peut être attribué au bruit et a une origine naturelle. La plupart des signaux restant, c'est à dire les signaux qui ne suivent pas le motif du bruit (tel que l'excès de signaux dont la puissance varie de 225 à 500), sont pour la plupart (sinon tous) dus à des interférences de radio-fréquences d'origine terrestre. Par chance, le nombre de ces signaux I.R.F. est assez bas (environ 1% des signaux détectés). Il faut en remercier les mesures de protection de l'environnement radio-électrique prises autour du site de réception d'Arecibo qui, sans les empêcher totalement, en limitent toutefois l'occurrence. Bien sur, des signaux extraterrestres pourraient être inclus quelque part dans le motif de bruit, ou dans l'ensemble que nous attribuons pour le moment aux I.R.F. De plus amples analyses sont conduites pour déterminer quels signaux de crête (s'il y en a) surviennent constamment depuis les positions spécifiques du ciel. Un signal de crête qui survient de façon répétée dans la direction d'une étoile particulière, par exemple, serait un candidat d'origine extraterrestre. De cette façon, nous espérons discriminer les signaux causés par des civilisations extraterrestres des autres signaux causés par le bruit, des évènements sur Terre, des satellites, ou des évènements astronomiques naturels. ConclusionParmi les 478 716 signaux de crête qui nous ont intéressé dans ce bulletin, environ 3% sont en fait des signaux de test ("chants d'oiseau" ou "birdies") que nous avons injectés dans les données, et près de 96% suivent une distribution attribuable au bruit de fond astronomique. Nous attribuons pour le moment le dernier 1% des signaux aux I.R.F. et anomalies techniques (la petite bosse de la figure 5 pourrait s'avérer être une telle anomalie). Des analyses plus sophistiquées sont en cours pour déterminer lesquels de ces signaux nous parviennent constamment depuis des endroits spécifiques du ciel — des caractéristiques qui pourraient nous indiquer une communication extraterrestre.
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