基于深度学习的 O1 数据引力波信号识别
天体物理仪器与方法
2020-05-06 v1 广义相对论与量子宇宙学
摘要
近年来，深度学习作为数据分析工具发展十分迅速。该技术在处理引力波探测数据方面颇具前景。文献中已有许多利用深度学习技术处理模拟引力波数据的工作。在本文中，我们将深度学习应用于 LIGO O1 数据。为提升弱信号识别能力，我们对卷积神经网络（CNN）作了轻微调整。我们调整后的卷积神经网络在信号识别的精度与效率上可与文献中发表的其他深度学习工作相媲美。基于我们调整后的 CNN，我们能够清晰识别出 O1 与 O2 中包含的十一个已确认引力波事件。此外，我们在 O1 数据中发现约 2000 个引力波触发事件。
引用
@article{arxiv.1909.13442,
title = {Gravitational wave signal recognition of O1 data by deep learning},
author = {He Wang and Zhoujian Cao and Xiaolin Liu and Shichao Wu and Jian-Yang Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.13442},
year = {2020}
}
备注
7 pages; 5 figures