iKAGRA重力波データを用いた独立成分解析の有効性の検証

Document #:

JGW-G1909338-v1

Document type:

G

Submitted by:

Jun'ichi Yokoyama

Updated by:

Jun'ichi Yokoyama

Document Created:

26 Nov 2018, 17:00

Contents Revised:

26 Nov 2018, 17:00

DB Info Revised:

26 Nov 2018, 17:00

Abstract:

We demonstrate effectiveness of the independent component analysis (ICA) with the iKAGRA data. ICA is a powerful tool of the blind source separation. By applying ICA to the strain and environmental channels of the iKAGRA data, we can reduce the noise level significantly. Focusing on burst and continuous wave searches, we have simulated mock data by injecting several different waveforms in the actual iKAGRA 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、ノイズレベルを低減することができると考えられる。私たちはiKAGRAの実際のストレインデータに連続波やバースト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、ノイズレベルを低減させることに成功した。

Files in Document:

• kjunJPS2019S.pdf (48.5 kB)

Topics:

• Management:Conference:JPS
• Activity:Data Analysis
• Detector:Data Analysis

Authors:

• Jun'ichi Yokoyama