公募研究
新学術領域研究(研究領域提案型)
本研究では，工学系で広く利用されているフーリエ変換（FFT）に比べ，10万～100億倍以上の精度の向上が見込まれるNHA（Non Harmonic Analysis: 申請者が考案した非周期信号のフーリエ変換式への最小二乗法の適用に基づく周波数分析法）を用いて，重力波検出・解析システムに関して，総合的なセンシング能力や情報解析技術の飛躍的向上に資する重力波信号解析技術の開発を行う。具体的には，センシング・ハードウェアの限界を極限まで向上させる時間―周波数解析技術，リアルタイム解析技術，ノイズ源分離と重力波の微細な周波数変化を追従するための解析技術の開発を行った。一般に，周波数解析（Short Time Fourier TransformやWavelet含む）では，周波数分解能と時間分解能を両立させることは難しいが，NHAでは分析窓形状や分析長に依存しにくいため，周波数分解能と時間分解能の両立が他の手法に比べ容易で，高精度に重力波をはじめとした関連信号を解析できる可能性がある。連成信号以外のバースト波などの重力波で，NHAを用いて，ノイズ環境下での解析精度や時間周波数領域での可視化の可能性について検証した。また、申請者が発明したNHAは，超精度に時間・周波数空間を可視化できるが，計算時間が掛かることが大きな問題であった。そこで、フィルタバンクで、計測信号を複数の狭帯域の帯域に信号を分割することで，計算時間を大幅に削減することができる見通しを示し、リアルタイム計算に迫る計算ができることを示した。
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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