ICAを用いた地電流データからの電車ノイズと地震前兆シグナルの分離

• 小金山, 美賀

• 庄野, 逸

• 長尾, 年恭

• 城和貴

書誌事項

タイトル別名

• ICA オ モチイタ チ デンリュウ データ カラ ノ デンシャ ノイズ ト ジシン ゼンチョウ シグナル ノ ブンリ
• Separation of Train Noise and Seismic Electric Signals in Telluric Current Data by ICA

抄録

地電流データ中には，地震前兆シグナルと呼ばれている異常電流が観測されることがある．近年，地電流データからの地震前兆シグナルの検出は，短期地震予知の有効な手法の1つとして注目されている．しかし，我が国では地電流データ中の多くに観測されている電車ノイズの影響で，地震前兆シグナルの検出が困難となっている．本研究では信号分離技術であるICA（独立成分分析：IndependentComponentAnalysis）を用いて，独立信号であると考えられる電車ノイズや地震前兆シグナルの自動分離を試みている．本論文では，地電流データにICAを適用し，その結果と評価について報告する．

Seismic electric signals (SESs) are sometimes contained in telluric current data (TCD). The method of detecting SESs in TCD has attracted notice recently as an effective method for short-term earthquake prediction. However, since most of the TCD collected in Japan is affected by train noise, therefore detecting SESs in TCD itself is considered as an extremely arduous job. The goal of our research is to obtain a method for detecting SESs, which is difficult because of train noises. The SES and train noise are considered as independent source signal. In this paper, we try to apply ICA (Independent Component Analysis) to several sets of TCDs and evaluate the results.

収録刊行物

• 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）

  情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM） 43 (SIG07(TOM6)), 92-104, 2002-09-15

  東京 : 情報処理学会

キーワード

• オリジナル論文

詳細情報

• CRID: 1050564287845216128
• NII論文ID: 110002726542
• NII書誌ID: AA11464803
• ISSN: 18827780
• ISSN: 03875806
• NDL書誌ID: 6298595
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00017299/
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I6298595
• 本文言語コード: ja
• 資料種別: article
• データソース種別:
  • IRDB
  • NDL
  • CiNii Articles