JGW-G1910261-v1
- Document #:
- JGW-G1910261-v1
- Document type:
- G
- Submitted by:
- Junya Kume
- Updated by:
- Junya Kume
- Document Created:
- 24 May 2019, 18:19
- Contents Revised:
- 24 May 2019, 18:19
- DB Info Revised:
- 24 May 2019, 18:55
- We demonstrate effectiveness of the independent component analysis (ICA) with the KAGRA data. ICA is a powerful tool of the blind source separation. By applying ICA to the strain and environmental channels of the KAGRA data, we can reduce the noise level significantly. Focusing on continuous wave search, we have simulated mock data by injecting several different waveforms in the actual KAGRA strain data. We show that ICA recovers the correct parameters of the signal with enhanced the signal-to-noise ratios.
講演要旨
独立成分解析(ICA)はブラインド信号分離の強力な手法である。KAGRAのストレインチャンネルと、環境チャンネルに対してICAを適用することで、対応する環境雑音を低減することができると考えられる。私たちはiKAGRA及びbKAGRAの実際のストレインデータに重力波のテンプレートを挿入し、モックデータに対してICAを適用するシミュレーションを行った。その結果、ストレインの環境雑音を低減することに成功した。
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