DetChar MTG
                             ===========

Author: Takahiro Yamamoto
Date: 2013/06/25


出席者
Kazuhiro Hayama, Keiko Kokeyama, Kenichi Ohara, Masato Kaneyama, 
Yousuke Itoh, Takaaki Yokozawa, Hirotaka Yuzurihara, Takahiro Yamamoto

Table of Contents
=================
1 Summary
2 Agenda
    2.1 韓国グループとの連携[端山]
    2.2 磁場相関[端山]
    2.3 violin mode[端山]
    2.4 HHT を用いた重力波解析[金山]
        2.4.1 HHTの特徴
        2.4.2 解析手法


1 Summary 
----------
- 韓国グループとの協力: 多チャンネル解析を用いたノイズ源特定について連携
- 磁場相関: 今後チーフ会議等でも報告
- violin mode: 1/4にダンプ出来れば良いという結論を持ってひとまずスタディを終了
- HHT: 今後、様々な信号を用いた結果が見れると良い

2 Agenda 
---------

2.1 韓国グループとの連携[端山] 
===============================
- 複数チャンネルを用いたノイズバジェット
  重力波チャンネルに現れたノイズを他の環境チャンネルを同時に見る事でノイズと特定する。
- 韓国グループの現状
  5人が参加
  nural network, HHT を用いた解析
- 今後、隔週でMTGを持つ

2.2 磁場相関[端山] 
===================
- 今後、チーフ会議やf2fなどで報告を行っていく

2.3 violin mode[端山] 
======================
- ひとまずスタディは終了
- モードの分裂は1/4にダンプ出来ればインスパイラルレンジにほぼ影響しないことが解った

2.4 HHT を用いた重力波解析[金山] 
=================================

2.4.1 HHTの特徴 
~~~~~~~~~~~~~~~~
- FFTに比べ高い時間・周波数分解能を持つ
- テンプレート不要な解析
- 振動する時系列信号に対して適用が可能
  波の不確定性原理はどうなっているのか？[伊藤]
  FFTでも不確定性原理の限界までの分解能はでるが?[端山]
  分解等でゴーストが生じたりはしないのか？[端山]
  0周りで振動しない信号だと物理的に意味のない結果となりうる[大原]

2.4.2 解析手法 
~~~~~~~~~~~~~~~
- 周波数領域には持っていかず、時間領域での解析
- Empirical Mode Decomposition(EMD)でいくつかのIMF(基底)に分解
- IMFのHHTで時系列データを周波数分解する
- Hilbert Spectrum Analysis(HSA)でInstantaneous Amplitude(IA), 1Instantaneous Frequency(IF)に分解
       IF, IAを出すためにどのくらいの時間が必要か？[端山]
       IFの微分の解き方に依存し、データ長さには基本的によらない
- HSAは畳込みでかける
- 各IMFのアンサンブル平均からEMDをとり、HSAを行う
- 各IMFに対して時間周波数マップを得る
       全IMFのマップを重ねるより、各IMFマップを見た方が良いのでは？[端山]
       300Hzの信号比べて10HzのLIGOノイズの方が大きいがこれだけパワーが見えるのはなぜ？[端山]
       番号の大きいIMFでは低周波成分が除かれている
       この計算結果はStrain[/rHz] ではない量になっている
       1枚のマップでどのくらいの時間がかかるのか[端山]
       収束条件によってかなり変わってくるがそれほどかからない[大原]
       IFと周波数の対応の確認が必要[端山]