A simple line detection algorithm applied to Virgo data
Year: 2005
Authors: Acernese F., Amico P., Al-Shourbagy M., Aoudia S., Avino S., Babusci D., Ballardin G., Barille R., Barone F., Barsotti L., Barsuglia M., Beauville F., Bizouard MA., Boccara C., Bondu F., Bosi L., Bradaschia C., Braccini S., Brillet A., Brisson V., Brocco L., Buskulic D., Calamai G., Calloni E., Campagna E., Cavalier F., Cavalieri R., Cella G., Chassande-Mottin E., Corda C., Clapson AC., Cleva F., Coulon JP., Cuoco E., Dattilo V., Davier M., De Rosa R., Di Fiore L., Di Virgilio A., Dujardin B., Eleuteri A., Enard D., Ferrante I., Fidecaro F., Fiori I., Flaminio R., Fournier JD., Frasca S., Frasconi F., Freise A., Gammaitoni L., Gennai A., Giazotto A., Giordano G., Giordano L., Gouaty R., Grosjean D., Guidi G., Hebri S., Heitmann H., Hello P., Holloway L., Kreckelbergh S., La Penna P., Loriette V., Loupias M., Losurdo G., Mackowski JM., Majorana E., Man CN., Mantovani M., Marchesoni F., Marchetti E., Marion F., Marque J., Martelli F., Masserot A., Mazzoni M., Milano L., Moins C., Moreau J., Morgado N., Mours B., Pai A., Palomba C., Paoletti F., Pardi S., Pasqualetti A., Passaquieti R., Passuello D., Perniola B., Piergiovanni F., Pinard L., Poggiani R., Punturo M., Puppo P., Qipiani K., Rapagnani P., Reita V., Remillieux A., Ricci F., Ricciardi I., Ruggi P., Russo G., Solimeno S., Spallicci A., Stanga R., Taddei R., Tombolato D., Tonelli M., Toncelli A., Tournefier E., Travasso F., Vajente G., Verkindt D., Vetrano F., Vicere A., Vinet J.Y., Vocca H., Yvert M., Zhang Z.
Autors Affiliation: 1 INFN Sez. di Napoli, Italy
2 Università di Napoli ‘Federico II’, 80126 Napoli, Italy
3 Università di Salerno, 84084 Fisciano (SA), Italy
4 INFN Sez. di Perugia, 06123 Perugia, Italy
5 Università di Perugia, 06123 Perugia, Italy
6 INFN Sez. di Pisa, 56127 Pisa, Italy
7 Università di Pisa, 56127 Pisa, Italy
8 Observatoire de la Còte d’Azur, 06034 Nice, France
9 INFN, Laboratori Nazionali di Frascati, 00044 Frascati (RM), Italy
10 European Gravitational Observatory (EGO), 56021 Cascina (PI), Italy
11 Laboratoire de l’Acc´el´erateur Lin´eaire, France
12 CNRS-IN2P3 and Universit´e de Paris Sud, 91898 Orsay, France
13 Laboratoire d’Annecy-le-Vieux de Physique des Particules, 74941 Annecy-le-Vieux, France
14 ESPCI, 75005 Paris, France
15 INFN Sez. di Roma, 00185 Roma, Italy
16 Università di Roma ‘La Sapienza’, 00185 Roma, Italy
17 INFN Sez. di Firenze/Urbino, Urbino, Italy
18 Università di Firenze, 50019 Sesto Fiorentino, Italy
19 Osservatorio Astrofisico di Arcetri, 51125 Firenze, Italy
20 Università di Urbino, 61019 Urbino, Italy
21 LMA, 69622 Villeurbanne, Lyon, France
Abstract: 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.
Journal/Review: CLASSICAL AND QUANTUM GRAVITY
Volume: 22 (18) Pages from: S1189 to: S1196
KeyWords: gravitational wave experiments; random noise; spectral lines detectionDOI: 10.1088/0264-9381/22/18/S33ImpactFactor: 2.938Citations: 6data from “WEB OF SCIENCE” (of Thomson Reuters) are update at: 2024-11-24References taken from IsiWeb of Knowledge: (subscribers only)Connecting to view paper tab on IsiWeb: Click hereConnecting to view citations from IsiWeb: Click here
