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      * $\nu$が既知の信号に対してモデリングを行う       * $\nu$が既知の信号に対してモデリングを行う -> 高いquantileの方が$\nu$の再現がよい(定常乱数の場合)
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      * quantile以外の基準の検討<<BR>><<BR>>       * quantile以外の基準の検討 -> 分布全体でフィッティング(最小二乗法)<<BR>><<BR>>
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      * /frames以下のデータでテスト -> 16kHzサンプリング128秒のデータを10秒程度で処理できている<<BR>>

Student-t noise modeling

Project description

  • 検出器雑音の非ガウスさを定量化し、干渉計診断の１つの指標とする
    非ガウスさ指標はStudent-t分布のフィッティングパラメータ$\nu$を用いる
    オンラインDetChar（GUIシステムからのオフラインDetChar）として動かす

Project schedule and Task List

  • 1. 非ガウスさ$\nu$推定ルーチンの実装

    • 参考文献の再現 (〜6/10)

      • quantileを基準に最適な$\nu$を推定

      • $\nu$の探索範囲は[4:64] ($\nu$が大きいと解析パフォーマンス改善の恩恵は無い)

    • シミュレーション信号を用いたフィッティングテスト (〜6/17)

      • $\nu$が既知の信号に対してモデリングを行う -> 高いquantileの方が$\nu$の再現がよい(定常乱数の場合)

    • 参考文献の改善 or 新たな方法の考案 (〜7/7)

      • $\nu$の決定精度はどの程度必要か

      • dT, dFをどのように決めるか

      • どのquantileを基準とするか

      • quantile以外の基準の検討 -> 分布全体でフィッティング(最小二乗法)

    2. リアルタイムノイズモデリング

    • 実データを用いた準リアルタイムモデリングのテスト (〜7/14)

      • /frames以下のデータでテスト -> 16kHzサンプリング128秒のデータを10秒程度で処理できている

      • CLIO, TAMAデータを用いる

      • シェルスクリプト等でT秒おきにファイルを食わせて走らせる

    • 計算コストの見積もり、削減によりリアルタイム化 (〜7/21)

      • 計算自体はほとんどがSFTとSort (要Vector化)

      • プログラム全体としてはIO, ROOT起動が遅い？

    3. DetCharシステムに組み込み

    • HasKAL GUIから動かす (〜7/22)

Analysis method

  1. 時系列雑音をTF平面に変換：SFT
  2. 各周波数ビンごとにヒストグラム化：Cern ROOT
  3. ヒストグラムのフィッティング：最少二乗法(GSL)

Results

Presentation

Document

  • Reference
    • [1] C. Rover, LIGO-T1100497 (2011)

    • [2] C. Rover, Phys. Rev. D 84, (2011) 122004

    • [3] C. Rover, et. al, Class. Quantum Grav. 28, (2011) 015010

KAGRA/Subgroups/DET/nongauss/studentt (last edited 2016-08-01 12:55:02 by TakahiroYamamoto)