重力波検出における共通空間パターンの応用【JST・京大機械翻訳】

Dahal Damodar

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209981180365 整理番号：22P0026323

重力波検出における共通空間パターンの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Common Spatial Patterns in Gravitational Waves Detection

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発行年： 2022年01月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

共通空間パターン(CSP)は,マルチチャネル磁気/脳波(MEG/EEG)時系列データにおける事象関連電位(ERP)を検出するために,脳-計算機インタフェイス(BCI)システムに広く使われる特徴抽出アルゴリズムである。本論文では,多重検出器重力波(GW)歪の与えられた時期が石炭escensを含むかどうかを識別する問題に対してCSPアルゴリズムを開発し,適用した。信号処理技術とロジスティック回帰分類器とのペアリングにより,このパイプラインは,H1とL1株を用いて,重力波過渡Catalogから82の秘密事象のうち76を検出でき,10×5交差検証を用いて93.72±0.04%の分類スコアを有することを見出した。偽陰性事象は,GW170817-v3,GW191219163120-v1,GW200115042309-v2,GW200210092254-v1,GW200220061928-v1,およびGW200322091133-v1であった。【JST・京大機械翻訳】

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生体計測

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