| 講演要旨(和文) | | MT法の時系列データに含まれるランダムおよびコヒーレントなノイズを除去する手法を評価するため，既知の比抵抗構造を有する模擬的な時系列データを作成した．この時系列データにノイズを混入させて，見掛比抵抗を求めてその計算精度を比較検討した．その結果，従来の知見通り，ランダムノイズの効果は単純なスタッキング処理で除去できるが，矩形波ノイズのようなコヒーレントノイズの効果は取り除けないことがわかった．また，コヒーレントノイズであっても，ケプストラム処理を行なうことで，コヒーレントノイズが見掛比抵抗に及ぼす影響を大幅に低減できる可能性を確認した．今後は様々な比抵抗構造において，ケプストラム処理が有効かどうかを引き続き研究する予定である． |
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| | 講演要旨(英文) | | A noise reduction is one of the most important problems in magnetotelluric data analysis. Random noise can be reduced by stacking in frequency domain. However periodic coherent noise such as the noise from DC electric railcar can not be eliminated despite of using remote reference method. A new approach to reduce a violent noise of time series data was presented in previous paper. As a result of experiment using field data, it was found that cepstrum analysis was effective to get smooth MT apparent resistivities. But its effectiveness of new method could not be evaluated qualitatively. So the evaluation of cepstrum analysis was tried using artificial time series of electromagnetic data. Some examles of remoing random and coherent noises are shown in this paper. |
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