日本地球惑星科学連合2019年大会

講演情報

[J] ポスター発表

セッション記号 S (固体地球科学) » S-TT 計測技術・研究手法

[S-TT46] 最先端ベイズ統計学が拓く地震ビッグデータ解析

2019年5月27日(月) 15:30 〜 17:00 ポスター会場 (幕張メッセ国際展示場 8ホール)

コンビーナ:長尾 大道(東京大学地震研究所)、加藤 愛太郎(東京大学地震研究所)、前田 拓人(弘前大学大学院理工学研究科)、矢野 恵佑(東京大学)

[STT46-P04] ベイズ振動子分解による地震波データの解析

*松田 孟留1 (1.東京大学)

キーワード:ベイズ統計、状態空間モデル、データ同化

Many time series including seismic data are naturally considered as a superposition of several oscillators. Matsuda and Komaki (2017a,b) proposed a Bayesian statistical method for decomposing time series data into oscillators by using Gaussian linear state space models. For example, this method can be used to extract neural oscillators (such as alpha, beta, and gamma) from neuroimaging data. In this study, we apply this method to seismic data and investigate the extracted oscillators.