試作品を公開しました。
https://github.com/T40O0/ADXL355_SPI_M5_SD_FIR.git
振り返ると、1年かかっています（ラベル：MEMS Seismometer）。仕事が終わってからコツコツ積み上げて、ようやく形にしました。
MEMSセンサーの取り扱いができるようになったという点よりも、FIRフィルタの働きを理解できた点のほうが勉強になりました。仕事では完成した地震計を扱うので、周波数領域で正しくデータを扱えるようにするためのハードウェア側の知識が不足していました。やはり、手は動かすものです。
来年は何にチャレンジしましょうか。
a.txtをb.txtにリネーム
$ mv a.txt b.txt
*.txtをdir1の下位に移動
$ mv *.txt dir1/
dir1をdir0の下位に移動
$ mv dir1/ dir0/
-vで経過表示
$ mv −v dir1/ dir0/
ftp サイトからカレントディレクトリにコピー
$ wget ftp://ID:PASS@address/a/b/c/*
DAS の noise reduction が目に留まりました。
2016-06-RECORDER-Simultaneous_Acquisition.pdf (mit.edu)
Panel B shows the result of applying the noise-reduction processing as a running weighted average over 11 adjacent channels (20m).
このような方法で良いのか？奇麗な結果だから良いか。
研究内容を社内アドバイザーに説明し、承認をいただく必要があります。
が、アドバイザーとは名ばかりの executives が多く、逆に技術的な内容を嚙み砕いた資料を作成しなければなりません。
そこで GPT-4 の出番です。聞かれそうな内容を代わりに聞きます。
「○○について技術的内容を教えて」
「○○の海外での適用事例を紹介して」
「○○の国内での適用事例を紹介して」
これを Word データに書き出し、絵を入れて体裁を整えたら７割完了です。味も深みもありませんが、ソツのない内容の資料ができました。この程度なら、御自身で聞いて理解していただくと、少しは有意義な議論ができると思うのですが。
社内向けの資料にGPTの回答レベルがちょうど良いのは皮肉ですが、無駄な作業に対する時間短縮と割り切り、楽になったと考えましょう。
Raspberry Pi 4 を定期的に再起動する必要が出てきました。
調べてみるといくつかありますね。
少し古そうですが、簡単な以下で書き込みました。
introduce tasks to be run by cron.
$ sudo crontab -e
minute (m)
hour (h)
day of month (dom)
month (mon)
day of week (dow)
'*' for 'any'
m h dom mon dow command
5 0 * * * /sbin/reboot
ESurf - Seismic monitoring of torrential and fluvial processes (copernicus.org)
地震計を使って何を測っている？に対して総論のようにまとめられている文献です。
河川
Gimbert et al.（2014）
乱流によって誘発されるノイズは、床荷重によって誘発されるノイズよりも低い周波数で励起される。
発生源と受信源の距離にも敏感で、河川に近い（遠い）観測点ほど、底質（乱流）によって誘発されるノイズの割合が大きい。
観測されたヒステリシスは、8Hz以下の乱流の影響を大きく受けている。
図7
アルプスの「サンピエールの激流」放水量の比較。2-5Hzの周波数帯域は流出変動を最もよく説明し、20-30Hzの周波数帯域はこの関係を失っている。
落石、岩すべり、岩なだれ
地震と同様に、数十秒から数分という継続時間を持つ。
多くの落石における地震エネルギーの長い立ち上がり時間は、地震における急激な上昇とは対照的であり、識別に利用することができる。
岩石崩壊
Dammeier et al.（2011）
スイス地震学研究所で記録された岩石崩落の地震信号を用いて、
など、崩壊と地震の特徴との関係を定義。
地すべり
地震信号に含まれる超低周波（<0.1 Hz）は、あまり減衰せずに長距離を伝播する。
ほとんどが高周波信号（>1Hz）を生成する落石や岩なだれのような他の斜面事象との大きな違いである。
土石流
広い高周波数帯域（1-60Hz）で地震エネルギーの急激な増加を示す（図8）。
風
局所的な気圧場の変動により、30秒を超える周期の振動を発生させることがある（例えば、De Angelis and Bodin, 2012）。
雨
Burtin et al. (2011)
70Hz以上の周波数の雨信号を確認したが、これは大きな岩の隣に設置されたステーションにのみに存在。
大きな岩に近接していない場所に設置されたステーションでは、この信号は見られなかった。
柔らかい地面や土の上に落ちた雨滴は、効果的な信号源にはならないかもしれない。
雷、稲妻
20Hz以下の低周波信号を発生（Scarpetta et al., 2005; Assink et al., 2008 ）
音響領域と地震領域の結合が効果的であれば、地震計で記録可（Walker et al. , 2011）
人為的な騒音
明確な日周期が生じる。
多くの場合持続時間が短く、主に1-20Hzの周波数帯域に影響を与える（図8）。
振幅は通常比較的小さく、近傍の観測点でのみで記録される。
人為的な信号はアレイ全体にわたってコヒーレントであることはまれであり、分離に役立つ。
火山性地震と落石の Automated identification に利用する特徴量の候補５つ。
SDカードにデータを記録していましたが、トラブル発生。
なぜか一定期間を過ぎると記録が停止していました。
調べてみると、ルートのファイル数が21,844。どの機種も記録日時は異なるのに同じ数。この数字、記憶にありました。
FAT32の制限です。
ファイルシステムに応じた総数とディレクトリ毎のファイル数に制限がありました。
https://qiita.com/ryoma-jp/items/f9124a057ac8c646ae61
対策は簡単で、異なるファイルシステムでフォーマットする、ある程度の期間でファイルをまとめる、1日毎にフォルダを分ける、ファイル名を短くするなど。
あまり平たい階層にしても整理時のアクセスに問題が生じるので、フォルダ分けの方針で進めましょう。
https://www.t3.gsic.titech.ac.jp/node/441
