深度学习语义分割方法用于双致密天体并合引力波数据处理研究OA北大核心CSTPCD
Research on Gravitational Wave Data Processing for Binary Compact Object Mergers Using Deep Learning Semantic Segmentation Methods
研究表明,基于深度学习的引力波搜寻,有望解决匹配滤波方法的低效率问题.与传统的匹配滤波引力波信号搜寻、基于贝叶斯后验或深度学习的波源参数估计方法相比,基于深度学习的端对端的引力波搜寻输出缺乏波源的时频信息,如双星并合信号到达时间和信号在探测站灵敏度区间的持续时间等.首次实现了深度学习用于应变信号时频点的细粒度分类,研究了基于图像语义分割的引力波搜寻方法.通过真实噪声和仿真物理信号合成数据,使用Q变换将其转换为时频图,构建像素级标注数据集.构建并训…查看全部>>
Recent studies have shown that deep learning(DL)based gravitational wave(GW)search holds the promise of addressing the inefficiencies of matched filtering method.Compared to matched filtering for GW search and Bayesian posterior-based or deep learning-based methods for GW source parameter estimation,the DL based end-to-end GW search lacks the time-frequency information of the source,such as the arrival time and the duration of the signals within the sensitiv…查看全部>>
马存良;钟国健;闵源;嘉明珍;贺观圣
江西理工大学,赣州 341000江西理工大学,赣州 341000江西理工大学,赣州 341000江西理工大学,赣州 341000南华大学,衡阳 421001||中国科学院紫金山天文台,南京 210023
天文学
引力波数据分析深度学习语义分割
gravitational wave data analysisdeep learningsemantic segmentation
《天文学进展》 2024 (2)
299-314,16
国家自然科学基金(12205139)江西省自然科学基金(20224BAB1012)湖南省自然科学基金(2022JJ40347)
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