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時系列データでも見てみる。 {{attachment:Timeseries_RandP.png||width=1000}} この図は各センサーからの信号がRollもしくPitchにどの程度寄与しているかを示している。H1,H2,...,V3が各センサー,Sumがそれらのセンサーを合わした和である。この和は自由度センサーで見たRoll(R_geo),Pitch(P_geo)と一致するはずで,実際そうなっている。 この図を見る限り,鉛直方向のPitch方向に対して,水平方向のH2の寄与が大きいように見える。 * 鉛直方向の成分を全て0にしてみた。 {{attachment:Timeseries_RandP_contribute_hori.png||width=1000}} * 同様に,水平方向の成分を全て0にしてみた。 {{attachment:Timeseries_RandP_contribute_vert.png||width=1000}} 上2つの図を見る限り,Rollはvertical方向のセンサーV1~V3が主に寄与しているように見える。一方で,Pitchはvertical方向のセンサーも寄与しているが,40秒以降でhorizontal方向のセンサーも寄与している。 * Pitchを並べて書いてみた。 {{attachment:Timeseries_P_contribute_vnadh.png||width=1000}} Pitchはhorizontal方向のセンサーの信号,特にH2とH3の信号が互いに打ち消しあえていないためにhorizontalの寄与が大きい気がする。あとPitchは,鉛直方向のセンサーの信号だけの和(ピンクの線)とPitchのセンサーの信号(灰色の線)とは大きさが違えど位相は揃うと思うがそうはなっていない。どちらかといえば,水平方向のセンサーの信号だけの和とPitchのセンサーの信号の方が位相が揃っているように見える。うーん,H2とH3の符号がどちらか逆なのでは。。 |
19/06/14
問題
対角化した行列を用いて,地面振動によるTMSの振動のスペクトルを自由度ベースで見ると,Roll(図の下側の赤線)に対するL(or T)とVのカップリング,Pitch(図の下側の青線)に対すL(or T)のカップリングが大きい。
時系列データでも見てみる。
この図は各センサーからの信号がRollもしくPitchにどの程度寄与しているかを示している。H1,H2,...,V3が各センサー,Sumがそれらのセンサーを合わした和である。この和は自由度センサーで見たRoll(R_geo),Pitch(P_geo)と一致するはずで,実際そうなっている。
この図を見る限り,鉛直方向のPitch方向に対して,水平方向のH2の寄与が大きいように見える。
- 鉛直方向の成分を全て0にしてみた。
- 同様に,水平方向の成分を全て0にしてみた。
上2つの図を見る限り,Rollはvertical方向のセンサーV1~V3が主に寄与しているように見える。一方で,Pitchはvertical方向のセンサーも寄与しているが,40秒以降でhorizontal方向のセンサーも寄与している。
- Pitchを並べて書いてみた。
Pitchはhorizontal方向のセンサーの信号,特にH2とH3の信号が互いに打ち消しあえていないためにhorizontalの寄与が大きい気がする。あとPitchは,鉛直方向のセンサーの信号だけの和(ピンクの線)とPitchのセンサーの信号(灰色の線)とは大きさが違えど位相は揃うと思うがそうはなっていない。どちらかといえば,水平方向のセンサーの信号だけの和とPitchのセンサーの信号の方が位相が揃っているように見える。うーん,H2とH3の符号がどちらか逆なのでは。。