信号とノイズ独立性を用いた重力異常データの抽出の試み
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
重力異常は，地下構造の評価手法として有効な手法である．しかし，船舶などの移動体上で観測をした場合，エンジン振動やキャリアの移動など様々なノイズが混入してしまう．このような非常に大きいノイズが混入した観測データから重力異常のデータを抽出するための手法として，信号とノイズが統計的には独立な信号であることを利用し，独立成分分析のひとつであるThinICAを用いることを提案する．これは，時間ずれを与えた場合にも信号の独立性が高くなるように信号を分離する手法である．この手法を，重力異常の観測データに適用したところ，移動体の停止中のデータを除くなどある程度の条件を満たすデータを用いた場合に，地下構造の概形を把握するという目的には十分な精度で，重力異常のデータを抽出することができた．
- 日本学術会議 「機械工学委員会・土木工学・建築学委員会合同IUTAM分科会」の論文
日本学術会議 「機械工学委員会・土木工学・建築学委員会合同IUTAM分科会」 | 論文
- Study on Numerical Simulation for Vibro-Acoustic Response of Spacecraft
- 人工関節用セラミックスの摩擦摩耗挙動に対する材料組合せ・潤滑剤・表面膜の影響
- 擬似圧縮性DESによる風車後流の3次元数値解析と後流モデル化に関する研究
- ハイブリッド吊床版道路橋の耐風性能
- 一般断面を有する多重連結型開水路網に生じるダム崩壊問題に対する双対格子に基づいた有限体積モデル