| 講演要旨(和文) | | 近年，新しい多次元信号解析法として，独立成分分析法(ICA)が注目され,多くの分野で研究・開発が行われている．音響場では会話中に複数の人が同時に発する音の中から特定の音を分離・識別する能力をカクテルパーティ効果と呼び，ブラインド信号源分離の問題として扱われている．独立成分分析法は，音声や画像，無線通信，脳波などの生体計測信号に対して利用されることが多く，物理探査や地震学の研究分野で利用された例は極めて少ない．一方で，地震記録に混在する地震動とノイズの識別や2011年東北地震の余震活動で同時多発的に発生した地震の震源分離は，ブラインド信号源分離の問題であり，このような地震学の課題に対してもカクテルパーティ効果の発展・開発が期待される．本報告では，ある理想的な条件の下に，独立成分分析法により地震動と列車振動が混在したデータから地震動と列車振動を分離することが可能かどうかを検証した． |
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| | 講演要旨(英文) | | Since 1980s, Independent Component Analysis (ICA) has been studied and developed as the new method for multidimensional signal processing in many fields. The ability to detect certain sound among plural sounds is called the Cocktail-party effect, which is well known as the issue for blind signal separation in acoustics. ICA has been applied to the separation for sounds/biomedical signals and the image processing in the engineering. However, ICA has not been applied in fields of exploration geophysics and seismology. In this study, we applied ICA to synthetic waveforms mixed earthquake ground motion and railway-induced ground motion spatially without time lag under the condition of BSS, to separate the original signals from those synthetic waveforms. |
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