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アイテム
深層学習を用いた検出器間相関による信号検出法の改良と重力波データへの適用
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229611
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/22961127522bfd-ed11-4a67-997a-3d030ffe8211
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z85-5A-01.pdf (708.0 kB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 深層学習を用いた検出器間相関による信号検出法の改良と重力波データへの適用 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | ソフトウェア科学・工学 | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| BSNアイネット | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 長岡技科大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 京大 | ||||||||||||
| 著者名 |
南雲, 彩花
× 南雲, 彩花
× 中平, 勝子
× 田中, 貴浩
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 本研究では，重力波データ解析を想定し，振幅や振動数が滑らかに変化する信号をノイズに埋もれたデータから抽出する手法を確立する．信号雑音比と波形パラメータ(中心周波数・振動数変化率・中心時刻・時間幅)を深層学習モデルにより推定し，推定値の複数検出器間の一致の程度を指標とした閾値を定め信号候補の抽出を行う．誤検出発生頻度の低減による検出限界改善を目指し，損失関数の選定の工夫や，信号雑音比に基づくカリキュラム学習などの様々な試行を行い，それらの有効性を検証する．さらに，ノイズが非ガウス性を持つ実観測データにも適用し，誤検出発生頻度と検出限界が実際にどれだけ改善されるかを示す． | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||
| 書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 161-162, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
