Conditional averaging is one of the standard methods to detect large-scale structures in turbulent flows. By means of synthetic and experimental data it is shown that the usual trigger conditions are not sufficient to obtain reliable structure amplitudes. Our analysis shows that the amplitude reduction is caused by trigger jitter and a finite probability for trigger errors to occur. Using an improved conditional averaging scheme based upon a cross-correlation analysis, the possibility to remove these errors and to obtain correct amplitudes is shown.
条件付き平均は、乱流中の大規模構造を検出するための標準的な手法の一つである。合成データと実験データを用いて、通常のトリガー条件は信頼できる構造振幅を得るには十分ではないことが示される。我々の解析は、振幅の減少がトリガーのジッターと、トリガーエラーが発生する有限の確率によって引き起こされることを示す。相互相関解析に基づく改良された条件付き平均スキームを用いて、これらのエラーを除去し、正しい振幅を得る可能性が示される。