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Array magnetics modal analysis for the DIII-D tokamak based on localized time-series modelling

机译：基于局部时间序列建模的DIII-D托卡马克阵列磁模态分析

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Time-series analysis of magnetics data in tokamaks is typically done using block-based fast Fourier transform methods. This work presents the development and deployment of a new set of algorithms for magnetic probe array analysis. The method is based on an estimation technique known as stochastic subspace identification (SSI). Compared with the standard coherence approach or the direct singular value decomposition approach, the new technique exhibits several beneficial properties. For example, the SSI method does not require that frequencies are orthogonal with respect to the timeframe used in the analysis. Frequencies are obtained directly as parameters of localized time-series models. The parameters are extracted by solving small-scale eigenvalue problems. Applications include maximum-likelihood regularized eigenmode pattern estimation, detection of neoclassical tearing modes, including locked mode precursors, and automatic clustering of modes, and magnetics-pattern characterization of sawtooth pre- and postcursors, edge harmonic oscillations and fishbones.
机译：托卡马克中的磁性数据的时间序列分析通常使用基于块的快速傅立叶变换方法进行。这项工作介绍了用于磁探针阵列分析的一组新算法的开发和部署。该方法基于称为随机子空间标识（SSI）的估计技术。与标准相干方法或直接奇异值分解方法相比，该新技术显示出一些有益的特性。例如，SSI方法不需要频率相对于分析中使用的时间框架正交。频率直接作为局部时间序列模型的参数获得。通过解决小尺度特征值问题来提取参数。应用包括最大似然正则本征模式估计，新古典撕裂模式（包括锁定模式前体）的检测以及模式的自动聚类，以及锯齿形前齿和后齿，边缘谐波振荡和鱼骨的磁模式表征。

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