提案手法により大きくノイズが低減されている様子が分かる。またλ の値を小さくするに伴い，ノイズは増すが細かい空間構造を捉えている様子が確認できた。また本稿では詳述は割愛するが，一般に細かい空間構造を再構成するには多くのPODモードが使用されていた。一方で上位のPODモードであっても再構成に採用されないモードも確認された。
3. まとめ
本稿では著者らが提案している感圧塗料（PSP）計測法におけるノイズ減算手法について紹介させていただいた。PSP計測法は，空気流によって生じる圧力の分布計測が可能なことから学術・産業の両界において大きな需要が期待されるものの，データに含まれるノイズが現象把握の障壁となっている。本手法では，圧力分布をPODモードで表現し，各PODモードの係数をスパースモデリングによって決定することで，ノイズが多く含まれるPODモードを使用せずにノイズを低減した圧力分布の再構成を行う。本手法はPSP計測に留まらずに広く画像計測手法に適用できると期待できる。読者諸氏のお役に立つことがあれば望外の喜びである。
参考文献
1）T. Liu, J. P. Sullivan, K. Asai, C. Klein, and Y. Egami, Pressure and Temperature Sensitive Paints (Springer, Cham, 2021).
2）染矢聡，沼田大樹，松田佑，and 坂村芳孝，“PSP/TSP実験入門,” 可視化情報学会誌 37, 4 (2017).
3）H. Yamaguchi, Y. Matsuda, H. Mori, and T. Niimi, “Discussion on measurement mechanism of pressure-sensitive paints,” Sensors and Actuators B: Chemical 142, 224 (2009).
4）Y. Matsuda, T. Uchida, S. Suzuki, R. Misaki, H. Yamaguchi, and T. Niimi, “Pressure-sensitive molecular film for investigation of micro gas flows,” Microfluidics and Nanofluidics 10, 165 (2011).
5）T. Kameya, Y. Matsuda, H. Yamaguchi, Y. Egami, and T. Niimi, “Pressure-sensitive paint measurement on co-rotating disks in a hard disk drive,” Optics and Lasers in Engineering 50, 82 (2012).
6）D. Yorita, H. Nagai, K. Asai, and T. Narumi, Unsteady PSP Technique for Measuring Naturally-Disturbed Periodic Phenomena (2010).
7）Y. Matsuda, D. Yorita, Y. Egami, T. Kameya, N. Kakihara, H. Yamaguchi, K. Asai, and T. Niimi, “Unsteady pressure-sensitive paint measurement based on the heterodyne method using low frame rate camera,” Rev. Sci. Instrum. 84, 105110 (2013).
8）M. Pastuhoff, D. Yorita, K. Asai, and P. H. Alfredsson, “Enhancing the signal-to-noise ratio of pressure sensitive paint data by singular value decomposition,” Meas. Sci. Technol. 24, 075301 (2013).
9）Y. Sugioka, K. Hiura, L. Chen, A. Matsui, K. Morita, T. Nonomura, and K. Asai, “Unsteady pressure-sensitive-paint (PSP) measurement in low-speed flow: characteristic mode decomposition and noise floor analysis,” Exp. Fluids 60, 108 (2019).
10）M. Y. Ali, A. Pandey, and J. W. Gregory, “Dynamic Mode Decomposition of Fast Pressure Sensitive Paint Data,” Sensors (Basel) 16, 862 (2016).
11）T. Nonomura, H. Shibata, and R. Takaki, “Extended-Kalman-filter-based dynamic mode decomposition for simultaneous system identification and denoising,” PLoS One 14, e0209836 (2019).
12）T. Inoue, Y. Matsuda, T. Ikami, T. Nonomura, Y. Egami, and H. Nagai, “Data-driven approach for noise reduction in pressure-sensitive paint data based on modal expansion and time-series data at optimally placed points,” Phys. Fluids 33, 077105 (2021).
13）R. Tibshirani, “Regression Shrinkage and Selection via the Lasso,” Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological) 58, 267 (1996).
14）Y. Saito, T. Nonomura, K. Yamada, K. Asai, Y. Sasaki, and D. Tsubakino, “Determinant-based Fast Greedy Sensor Selection Algorithm,” IEEE Access 9, 68535 (2021).
15）T. Inoue, T. Ikami, Y. Egami, H. Nagai, Y. Naganuma, K. Kimura, and Y. Matsuda, Data-Driven Optimal Sensor Placement for High-Dimensional System Using Annealing Machine arXiv preprint arXiv:2205.05430 (2022).
2）染矢聡，沼田大樹，松田佑，and 坂村芳孝，“PSP/TSP実験入門,” 可視化情報学会誌 37, 4 (2017).
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12）T. Inoue, Y. Matsuda, T. Ikami, T. Nonomura, Y. Egami, and H. Nagai, “Data-driven approach for noise reduction in pressure-sensitive paint data based on modal expansion and time-series data at optimally placed points,” Phys. Fluids 33, 077105 (2021).
13）R. Tibshirani, “Regression Shrinkage and Selection via the Lasso,” Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological) 58, 267 (1996).
14）Y. Saito, T. Nonomura, K. Yamada, K. Asai, Y. Sasaki, and D. Tsubakino, “Determinant-based Fast Greedy Sensor Selection Algorithm,” IEEE Access 9, 68535 (2021).
15）T. Inoue, T. Ikami, Y. Egami, H. Nagai, Y. Naganuma, K. Kimura, and Y. Matsuda, Data-Driven Optimal Sensor Placement for High-Dimensional System Using Annealing Machine arXiv preprint arXiv:2205.05430 (2022).
■Noise reduction method for fluid flow data measured with phosphorescent dye
■Yu Matsuda
Waseda University
マツダ ユウ
所属：早稲田大学
（月刊OPTRONICS 2022年8月号）
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