17:15 〜 19:15
[PEM13-P22] 磁気圏ELF/VLF波動解析における空電・放送波ノイズ除去プログラムの開発

キーワード:VLF、磁気圏、ノイズ除去、スペクトログラム
磁気圏ELF/VLF波動の解析は、ダイナミックに変動する地球の電磁気圏の状態を知る上で有用な情報である。しかし、これらの信号は落雷時に発生する空電ノイズやVLF帯域の放送波ノイズの影響で、スペクトログラム上で見えづらくなってしまうことがある。そこで本研究では、磁気圏ELF/VLF波動の信号波形をなるべく壊すことなく、空電ノイズおよび放送波ノイズを除去するソフトウェアの開発に取り組んだ。使用したデータは、PWINGプロジェクトでAthabasca, Oulujarvi, Angeliで40 kHzサンプルで観測されたELF/VLF波形データを使用した。
空電ノイズはスペクトログラムの数kHzよりも高周波側で、広い周波数にわたって現れる。このノイズの除去は、ノイズの検知と補間の2段階に分けられる。まずWavelet変換を用いて、波形データの5kHz以上の高周波成分のみを抜き出し、その中で一定の閾値以上の振幅を持つ波動を空電ノイズと考えて同定した。次に、この空電ノイズとして検知した箇所の前後の時間帯の波形をフーリエ変換してスペクトルを取り出し、前と後のスペクトルを平均して逆変換することで得られる波形を用いて、空電ノイズの時間のデータを補間することで、ノイズを除去した。ノイズを検知するデータ点を増やしながら除去を行った結果、点を増やすほど空電ノイズが消える一方、磁気圏ELF/VLF波動の波形にも影響を与えてしまうことが分かった。
放送波ノイズは、スペクトログラム上で一定周波数の断続的な横線となって現れる。このノイズの検知には、パワースペクトル密度の590秒間の平均値もしくは中央値を取ったものを利用した。590秒はデータ1ファイルの大きさである。周波数方向に前後各3点の値を比較し、となりの周波数に比べて10倍以上大きなパワーを持つデータ点があれば、それを放送波ノイズによるものだとして、前後の平均で置き換えた。両者の方法を比較した結果、平均値を取る方法の方が除去性能に優れていることが分かった。
空電ノイズはスペクトログラムの数kHzよりも高周波側で、広い周波数にわたって現れる。このノイズの除去は、ノイズの検知と補間の2段階に分けられる。まずWavelet変換を用いて、波形データの5kHz以上の高周波成分のみを抜き出し、その中で一定の閾値以上の振幅を持つ波動を空電ノイズと考えて同定した。次に、この空電ノイズとして検知した箇所の前後の時間帯の波形をフーリエ変換してスペクトルを取り出し、前と後のスペクトルを平均して逆変換することで得られる波形を用いて、空電ノイズの時間のデータを補間することで、ノイズを除去した。ノイズを検知するデータ点を増やしながら除去を行った結果、点を増やすほど空電ノイズが消える一方、磁気圏ELF/VLF波動の波形にも影響を与えてしまうことが分かった。
放送波ノイズは、スペクトログラム上で一定周波数の断続的な横線となって現れる。このノイズの検知には、パワースペクトル密度の590秒間の平均値もしくは中央値を取ったものを利用した。590秒はデータ1ファイルの大きさである。周波数方向に前後各3点の値を比較し、となりの周波数に比べて10倍以上大きなパワーを持つデータ点があれば、それを放送波ノイズによるものだとして、前後の平均で置き換えた。両者の方法を比較した結果、平均値を取る方法の方が除去性能に優れていることが分かった。
