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We propose a new method for the detection of spectral lines in random noise. It mimics the processing scheme of matching filtering, i.e., a whitening procedure combined with the measurement of the correlation between the data and a template. Thanks to the original noise spectrum estimate used in the whitening procedure, the algorithm can easily be tuned to various types of noise. It can thus be applied to the data taken from a wide class of sensors. This versatility and its small computational cost make this method particularly well suited for real-time monitoring in gravitational wave experiments. We show the results of its application to Virgo C4 commissioning data.
A simple line detection algorithm applied to Virgo data / Acernese, F.; Amico, P.; Alshourbagy, M.; Antonucci, F.; Aoudia, S.; Astone, P.; Avino, S.; Babusci, D.; Ballardin, G.; Barone, F.; Barsotti, L.; Barsuglia, M.; Beauville, F.; Bigotta, S.; Birindelli, S.; Bizouard, M. A.; Boccara, C.; Bondu, F.; Bosi, L.; Bradaschia, C.; Braccini, S.; Brillet, A.; Brisson, V.; Buskulic, D.; Calloni, E.; Campagna, E.; Carbognani, F.; Cavalier, F.; Cavalieri, R.; Cella, G.; Cesarini, E.; Chassande Mottin, E.; Christensen, N.; Corda, C.; Corsi, A.; Cottone, F.; Clapson, A. C.; Cleva, F.; Coulon, J. P.; Cuoco, E.; Dari, A.; Dattilo, V.; Davier, M.; Del Prete, M.; De Rosa, R.; Di Fiore, L.; Di Virgilio, A.; Dujardin, B.; Eleuteri, A.; Ferrante, I.; Fidecaro, F.; Fiori, I.; Flaminio, R.; Fournier, J. D.; Frasca, Sergio; Frasconi, F.; Gammaitoni, L.; Garufi, F.; Genin, E.; Gennai, A.; Giazotto, A.; Giordano, G.; Giordano, L.; Gouaty, R.; Grosjean, D.; Guidi, G.; Hebri, S.; Heitmann, H.; Hello, P.; Karkar, S.; Kreckelbergh, S.; La Penna, P.; Laval, M.; Leroy, N.; Letendre, N.; Lopez, B.; Lorenzini, M.; Loriette, V.; Losurdo, G.; Mackowski, J. M.; Majorana, E.; Man, C. N.; Mantovani, M.; Marchesoni, F.; Marion, F.; Marque, J.; Martelli, F.; Masserot, A.; Mazzoni, M.; Milano, L.; Menzinger, F.; Moins, C.; Moreau, J.; Morgado, N.; Mours, B.; Nocera, F.; Palomba, C.; Paoletti, F.; Pardi, S.; Pasqualetti, A.; Passaquieti, R.; Passuello, D.; Piergiovanni, F.; Pinard, L.; Poggiani, R.; Punturo, M.; Puppo, P.; Qipiani, K.; Rapagnani, Piero; Reita, V.; Remillieux, A.; Ricci, Fulvio; Ricciardi, I.; Ruggi, P.; Russo, G.; Solimeno, S.; Spallicci, A.; Tarallo, M.; Tonelli, M.; Toncelli, A.; Tournefier, E.; Travasso, F.; Tremola, C.; Gabriele, Vajente; Verkindt, D.; Vetrano, F.; Vicere, A.; Vinet, J. Y.; Vocca, H.; Yvert, M.. - In: CLASSICAL AND QUANTUM GRAVITY. - ISSN 0264-9381. - 22:18(2005), pp. S1189-S1196. (Intervento presentato al convegno 9th Gravitational Wave Data Analysis Workshop tenutosi a Annecy, FRANCE nel DEC 15-18, 2004) [10.1088/0264-9381/22/18/s33].
A simple line detection algorithm applied to Virgo data
We propose a new method for the detection of spectral lines in random noise. It mimics the processing scheme of matching filtering, i.e., a whitening procedure combined with the measurement of the correlation between the data and a template. Thanks to the original noise spectrum estimate used in the whitening procedure, the algorithm can easily be tuned to various types of noise. It can thus be applied to the data taken from a wide class of sensors. This versatility and its small computational cost make this method particularly well suited for real-time monitoring in gravitational wave experiments. We show the results of its application to Virgo C4 commissioning data.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11573/237753
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
