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| * ''$\nu$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)''<<BR>> | * ''$\nu$の探索範囲は[4:100] ($\nu$が大きいと解析パフォーマンス改善の恩恵は無い)''<<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20秒程度で処理できている<<BR>> | * /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>> |
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| * 計算自体はほとんどがSFTとSort (要Vector化)<<BR>> * プログラム全体としてはIO, ROOT起動が遅い？<<BR>><<BR>> |
* 計算の大半がSFTとソートorヒストグラム化(Vectorで高速化？)<<BR>> * プログラム全体としてはIO, 画面描画が遅い？<<BR>><<BR>> |
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| 3. ヒストグラムのフィッティング：最少二乗法(GSL) | 3. ヒストグラムのフィッティング：最小二乗法(GSL) |
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[4:100] ($\nu$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)
計算の大半がSFTとソートorヒストグラム化(Vectorで高速化？)
プログラム全体としてはIO, 画面描画が遅い？
3. DetCharシステムに組み込み
HasKAL GUIから動かす (〜7/22)
Analysis method
- 時系列雑音をTF平面に変換：SFT
- 各周波数ビンごとにヒストグラム化：Cern ROOT
- ヒストグラムのフィッティング：最小二乗法(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