| 講演要旨(和文) | | MT法において、電磁場間で相関が高いノイズが存在する場合、観測データの品質の改善が困難となる。独立成分分析（ICA）は、観測データを複数の独立信号に数学的に分解する多変量解析法である。本研究では、相関が高い電磁場のノイズを意図的に加算した時系列を用いて、連続ウェーブレット解析と周波数領域ICAを組み合わせた、時間-周波数領域における地磁気・地電流データの品質改善方法を検討した。各々の解析周波数について、水平電磁場のウェーブレット係数に対するICAによってノイズの影響を低減させ、復元したウェーブレット係数をその品質により選別する操作を行った。算出した電磁場スペクトルを用いてリモートリファレンス処理を行ったところ、高品質なモニタリング点の見掛比抵抗曲線が復元された。しかし、ICAの際にノイズと判断した分離信号の処理方法については今後検討を重ねる必要がある。 |
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| | 講演要旨(英文) | | It is generally difficult to improve the quality of magnetotelluric (MT) data if noise is correlated between the electromagnetic fields. Independent component analysis (ICA) is a statistical method for transforming the observed data into signals that are mutually as independent as possible. This paper proposes the way to process MT data accompanied with intentional coherent noise in the time-frequency domain by utilizing continuous wavelet analysis and frequency-domain ICA. At each frequency, two procedures are conducted that are composed of lowering the effect of noise through ICA applied to the wavelet coefficients of horizontal electromagnetic components and selecting these reconstructed coefficients in terms of S/N ratio. As a result of the remote reference processing using the calculated spectra, the apparent resistivity curve is clearly improved, while the way to handle the separated signals leaves much to be desired in the ICA. |
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