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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