論文の概要: Unearthing InSights into Mars: unsupervised source separation with limited data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11981v1
• Date: Fri, 27 Jan 2023 20:38:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 19:49:17.902404
• Title: Unearthing InSights into Mars: unsupervised source separation with limited data
• Title（参考訳）: 火星への未知のInSight:限られたデータによる教師なしのソース分離
• Authors: Ali Siahkoohi, Rudy Morel, Maarten V. de Hoop, Erwan Allys, Gr\'egory Sainton, Taichi Kawamura
• Abstract要約: 限られたデータを持つ領域に対する教師なしソース分離表現を提案する。 我々は、火星の地震計によって記録された既知の過渡的なデータを除去する実例を示す。 プロセスの非ガウス的特性をキャプチャする能力のため、ほんの数個のグリッチのないデータスニペットを使って、グリッチを分離することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.626095252463179
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Source separation entails the ill-posed problem of retrieving a set of source signals observed through a mixing operator. Solving this problem requires prior knowledge, which is commonly incorporated by imposing regularity conditions on the source signals or implicitly learned in supervised or unsupervised methods from existing data. While data-driven methods have shown great promise in source separation, they are often dependent on large amounts of data, which rarely exists in planetary space missions. Considering this challenge, we propose an unsupervised source separation scheme for domains with limited data access that involves solving an optimization problem in the wavelet scattering representation space$\unicode{x2014}$an interpretable low-dimensional representation of stationary processes. We present a real-data example in which we remove transient thermally induced microtilts, known as glitches, from data recorded by a seismometer during NASA's InSight mission on Mars. Owing to the wavelet scattering covariances' ability to capture non-Gaussian properties of stochastic processes, we are able to separate glitches using only a few glitch-free data snippets.
• Abstract（参考訳）: ソース分離は、ミキシング演算子を通して観測されたソース信号の集合を検索する不適切な問題を含む。 この問題を解決するには、ソース信号に規則性条件を課すことや、既存のデータから教師なしまたは教師なしの手法で暗黙的に学習することで一般的に取り入れられる事前知識が必要である。 データ駆動方式は、ソース分離において大きな可能性を秘めているが、惑星の宇宙ミッションでは滅多に存在しない大量のデータに依存することが多い。 この課題を考慮し、ウェーブレット散乱表現空間$\unicode{x2014}$an解釈可能な定常過程の低次元表現における最適化問題を解くことを含む、限られたデータアクセスを持つ領域に対する教師なしソース分離方式を提案する。 我々は、nasaの火星探査ミッションで観測された地震計によって記録されたデータから、過渡的に引き起こされたマイクロチルトを除去した実データ例を示す。 確率過程の非ガウス的性質を捉えるウェーブレット散乱共分散の能力により、数個のグリッチフリーデータスニペットを用いてグリッチを分離することができる。

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