Python 如何从astropy Lomb Scargle归一化psd计算振幅？

我在astropy中使用Lomb Scargle软件包。我尝试了人工数据，这是一个振幅为1的正弦函数：

from astropy.stats import LombScargle
t_sin2=np.arange(1000)*1.0
a_sin2=np.sin(t_sin2)
frequency=np.arange(0.001,0.5,0.001)
PSD_LS = LombScargle(t_sin2,a_sin2).power(frequency, normalization='psd')
plt.plot(frequency, PSD_LS)

我得到的情节是： . PSD峰值约为230。我不知道如何计算它的振幅

这是astropy中Lomb Scargle的用法：。但我对PSD标准化感到困惑。在用法中，它说：，而χref是常数参考模型周围最小二乘拟合残差的最佳拟合和，这是我不理解的术语

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谢谢大家!

功率谱密度PSD仅为振幅的平方，因此，如果计算PSD的平方根，可以将其转换为振幅：

import numpy as np    
Amp = np.sqrt(PSD_LS)