論文の概要: Martian time-series unraveled: A multi-scale nested approach with factorial variational autoencoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16189v4
- Date: Tue, 30 Jul 2024 18:14:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-01 20:47:15.695368
- Title: Martian time-series unraveled: A multi-scale nested approach with factorial variational autoencoders
- Title(参考訳): 火星の時系列が明らかになった:因子的変分オートエンコーダを用いたマルチスケールネスト型アプローチ
- Authors: Ali Siahkoohi, Rudy Morel, Randall Balestriero, Erwan Allys, Grégory Sainton, Taichi Kawamura, Maarten V. de Hoop,
- Abstract要約: 教師なしのソース分離は、ミキシング演算子を通して記録された未知のソース信号のセットを解き放つことを伴う。
この問題は本質的に不適切であり、惑星の宇宙ミッションの時系列データから得られる様々な散乱によって問題視されている。
既存のメソッドは、通常、選択されたウィンドウサイズに依存して、その操作時間スケールを決定する。
教師なしマルチスケールクラスタリングおよびソース分離フレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.190441691191326
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unsupervised source separation involves unraveling an unknown set of source signals recorded through a mixing operator, with limited prior knowledge about the sources, and only access to a dataset of signal mixtures. This problem is inherently ill-posed and is further challenged by the variety of timescales exhibited by sources in time series data from planetary space missions. As such, a systematic multi-scale unsupervised approach is needed to identify and separate sources at different timescales. Existing methods typically rely on a preselected window size that determines their operating timescale, limiting their capacity to handle multi-scale sources. To address this issue, we propose an unsupervised multi-scale clustering and source separation framework by leveraging wavelet scattering spectra that provide a low-dimensional representation of stochastic processes, capable of distinguishing between different non-Gaussian stochastic processes. Nested within this representation space, we develop a factorial variational autoencoder that is trained to probabilistically cluster sources at different timescales. To perform source separation, we use samples from clusters at multiple timescales obtained via the factorial variational autoencoder as prior information and formulate an optimization problem in the wavelet scattering spectra representation space. When applied to the entire seismic dataset recorded during the NASA InSight mission on Mars, containing sources varying greatly in timescale, our approach disentangles such different sources, e.g., minute-long transient one-sided pulses (known as "glitches") and structured ambient noises resulting from atmospheric activities that typically last for tens of minutes, and provides an opportunity to conduct further investigations into the isolated sources.
- Abstract(参考訳): 教師なしのソース分離は、ミキシング演算子を通じて記録された未知のソース信号のセットを解き放ち、ソースに関する事前知識が限定され、信号混合のデータセットのみにアクセスする。
この問題は本質的に不適切であり、惑星の宇宙ミッションの時系列データから得られる様々な時間スケールによってさらに問題視されている。
そのため、異なる時間スケールでソースを特定し、分離するためには、体系的なマルチスケールの教師なしアプローチが必要である。
既存のメソッドは、通常、選択されたウィンドウサイズに依存して、操作の時間スケールを決定し、マルチスケールソースを扱う能力を制限する。
そこで本稿では,非ガウス的確率過程の低次元表現を提供するウェーブレット散乱スペクトルを利用して,教師なしマルチスケールクラスタリングとソース分離の枠組みを提案する。
この表現空間に内在し、異なる時間スケールで確率的にソースをクラスタリングするように訓練された因子的変分オートエンコーダを開発する。
ソース分離を行うために,因子変動オートエンコーダを用いて得られた複数のタイムスケールのクラスタからのサンプルを事前情報として使用し,ウェーブレット散乱スペクトル表現空間における最適化問題を定式化する。
火星でのNASA InSightミッションで記録されたすべての地震観測データに、時間スケールで大きく異なるソースを含むと、我々のアプローチは、例えば、分長の片側パルス(グリッチと呼ばれる)や、通常数分間続く大気活動から生じる環境騒音を解き、孤立したソースについてさらなる調査を行う機会を提供する。
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