6 resultados para Cross-correlation

em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna


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Da ormai sette anni la stazione permanente GPS di Baia Terranova acquisisce dati giornalieri che opportunamente elaborati consentono di contribuire alla comprensione della dinamica antartica e a verificare se modelli globali di natura geofisica siano aderenti all’area di interesse della stazione GPS permanente. Da ricerche bibliografiche condotte si è dedotto che una serie GPS presenta molteplici possibili perturbazioni principalmente dovute a errori nella modellizzazione di alcuni dati ancillari necessari al processamento. Non solo, da alcune analisi svolte, è emerso come tali serie temporali ricavate da rilievi geodetici, siano afflitte da differenti tipologie di rumore che possono alterare, se non opportunamente considerate, i parametri di interesse per le interpretazioni geofisiche del dato. Il lavoro di tesi consiste nel comprendere in che misura tali errori, possano incidere sui parametri dinamici che caratterizzano il moto della stazione permanente, facendo particolare riferimento alla velocità del punto sul quale la stazione è installata e sugli eventuali segnali periodici che possono essere individuati.

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A regional envelope curve (REC) of flood flows summarises the current bound on our experience of extreme floods in a region. RECs are available for most regions of the world. Recent scientific papers introduced a probabilistic interpretation of these curves and formulated an empirical estimator of the recurrence interval T associated with a REC, which, in principle, enables us to use RECs for design purposes in ungauged basins. The main aim of this work is twofold. First, it extends the REC concept to extreme rainstorm events by introducing the Depth-Duration Envelope Curves (DDEC), which are defined as the regional upper bound on all the record rainfall depths at present for various rainfall duration. Second, it adapts the probabilistic interpretation proposed for RECs to DDECs and it assesses the suitability of these curves for estimating the T-year rainfall event associated with a given duration and large T values. Probabilistic DDECs are complementary to regional frequency analysis of rainstorms and their utilization in combination with a suitable rainfall-runoff model can provide useful indications on the magnitude of extreme floods for gauged and ungauged basins. The study focuses on two different national datasets, the peak over threshold (POT) series of rainfall depths with duration 30 min., 1, 3, 9 and 24 hrs. obtained for 700 Austrian raingauges and the Annual Maximum Series (AMS) of rainfall depths with duration spanning from 5 min. to 24 hrs. collected at 220 raingauges located in northern-central Italy. The estimation of the recurrence interval of DDEC requires the quantification of the equivalent number of independent data which, in turn, is a function of the cross-correlation among sequences. While the quantification and modelling of intersite dependence is a straightforward task for AMS series, it may be cumbersome for POT series. This paper proposes a possible approach to address this problem.

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Radial velocities measured from near-infrared (NIR) spectra are a potential tool to search for extrasolar planets around cool stars. High resolution infrared spectrographs now available reach the high precision of visible instruments, with a constant improvement over time. GIANO is an infrared echelle spectrograph and it is a powerful tool to provide high resolution spectra for accurate radial velocity measurements of exo-planets and for chemical and dynamical studies of stellar or extragalactic objects. No other IR instruments have the GIANO's capability to cover the entire NIR wavelength range. In this work we develop an ensemble of IDL procedures to measure high precision radial velocities on a few GIANO spectra acquired during the commissioning run, using the telluric lines as wevelength reference. In Section 1.1 various exoplanet search methods are described. They exploit different properties of the planetary system. In Section 1.2 we describe the exoplanet population discovered trough the different methods. In Section 1.3 we explain motivations for NIR radial velocities and the challenges related the main issue that has limited the pursuit of high-precision NIR radial velocity, that is, the lack of a suitable calibration method. We briefly describe calibration methods in the visible and the solutions for IR calibration, for instance, the use of telluric lines. The latter has advantages and problems, described in detail. In this work we use telluric lines as wavelength reference. In Section 1.4 the Cross Correlation Function (CCF) method is described. This method is widely used to measure the radial velocities.In Section 1.5 we describe GIANO and its main science targets. In Chapter 2 observational data obtained with GIANO spectrograph are presented and the choice criteria are reported. In Chapter 3 we describe the detail of the analysis and examine in depth the flow chart reported in Section 3.1. In Chapter 4 we give the radial velocities measured with our IDL procedure for all available targets. We obtain an rms scatter in radial velocities of about 7 m/s. Finally, we conclude that GIANO can be used to measure radial velocities of late type stars with an accuracy close to or better than 10 m/s, using telluric lines as wevelength reference. In 2014 September GIANO is being operative at TNG for Science Verification and more observational data will allow to further refine this analysis.

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Un LiDAR è uno strumento di misura che sta vedendo uno sviluppo enorme negli ultimi decenni e sta dando risultati di grande utilità pratica. Abbiamo svolto alcune misure di distanza utilizzando uno strumento realizzato con materiale di recupero e un semplice software scritto da noi. In una prima parte del lavoro, più teorica, si illustrerà il funzionamento dello strumen- to, basato sull’invio di fasci laser su bersagli opachi e sulla ricezione della loro riflessione. Si presterà particolare attenzione ai metodi sviluppati per poter sfruttare laser continui piuttosto che impulsati, che risulterebbero più costosi: le sequenze pseudocasuali di bit. Nella parte sperimentale invece si mostrerà l’analisi dei dati effettuata e si commen- teranno i risultati ottenuti osservando le misure, con lo scopo di verificare alcune ipotesi, fra cui si darà particolare attenzione al confronto delle diverse sequenze. Lo scopo di questo lavoro è caratterizzare lo strumento tramite l’analisi delle misure e verificare l’asserzione dell’articolo [1] in bibliografia secondo cui particolari sequenze di bit (A1 e A2) darebbero risultati migliori se utilizzate al posto della sequenza pseudocasuale di lunghezza massima, M-sequence.

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Negli anni la funzione dei social network è cambiata molte volte. Alle origini i social network erano uno strumento di connessione tra amici, ora sono siti internet in cui le persone mettono informazioni e quando un social network ha milioni di utenti, diventa un’incredibile sorgente di dati. Twitter è uno dei siti internet più visitati, e viene descritto come “the SMS of internet”, perchè è un social network che permette ai suoi utenti di inviare e leggere messaggi corti, di 140 caratteri, chiamati “tweets”. Con il passare del tempo Twitter `e diventato una fonte fondamentale di notizie. Il suo grande numero di utenti permette alle notizie di espandersi nella rete in modo virale. Molte persone hanno cercato di analizzare il potere dei tweet, come il contenuto positivo o negativo, mentre altri hanno cercato di capire se avessero un potere predittivo. In particolare nel mondo finanziario, sono state avviate molte ricerche per verificare l’esistenza di una effettiva correlazione tra i tweets e la fluttuazione del mercato azionario. L’effettiva presenza di tale relazione unita a un modello predittivo, potrebbe portare allo sviluppo di un modello che analizzando i tweets presenti nella rete, relativi a un titolo azionario, dia informazioni sulle future variazioni del titolo stesso. La nostra attenzione si è rivolata alla ricerca e validazione statistica di tale correlazione. Sono stati effettuati test su singole azioni, sulla base dei dati disponibili, poi estesi a tutto il dataset per vedere la tendenza generale e attribuire maggior valore al risultato. Questa ricerca è caratterizzata dal suo dataset di tweet che analizza un periodo di oltre 2 anni, uno dei periodi più lunghi mai analizzati. Si è cercato di fornire maggior valore ai risultati trovati tramite l’utilizzo di validazioni statistiche, come il “permutation test”, per validare la relazione tra tweets di un titolo con i relativi valori azionari, la rimozione di una percentuale di eventi importanti, per mostrare la dipendenza o indipendenza dei dati dagli eventi più evidenti dell’anno e il “granger causality test”, per capire la direzione di una previsione tra serie. Sono stati effettuati anche test con risultati fallimentari, dai quali si sono ricavate le direzioni per i futuri sviluppi di questa ricerca.

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Il problema dell'acidificazione degli oceani, conseguente ai cambiamenti climatici, è un processo ancora poco conosciuto. Per comprendere questo fenomeno, possono essere utilizzati degli ambienti naturalmente acidificati, considerati laboratori a cielo aperto. Lo scopo di questo lavoro di tesi è stato quello di utilizzare le fumarole presenti nell'isola di Ischia, per approfondire le dinamiche dei processi di acidificazione e per analizzare l'eventuale interazione tra pH e condizioni meteorologiche. I dati utilizzati, forniti dalla Stazione Zoologica “Anton Dohrn” di Napoli, erano serie di pH e di vento rilevate in continuo, in due aree, nord e sud rispetto all'isolotto del Castello Aragonese, e in tre stazioni lungo un gradiente di acidificazione. Tutto il lavoro è stato svolto a step, dove il risultato di un'analisi suggeriva il tipo e il metodo analitico da utilizzare nelle analisi successive. Inizialmente i dati delle due serie sono stati analizzati singolarmente per ottenere i parametri più salienti delle due serie. In seguito i dati sono stati correlati fra loro per stimare l'influenza del vento sul pH. Globalmente è stato possibile evidenziare come il fenomeno dell'acidificazione sia correlato con il vento, ma la risposta sembra essere sito-specifica, essendo risultato dipendente da altri fattori interagenti a scala locale, come la geomorfologia del territorio, le correnti marine e la batimetria del fondale. È però emersa anche la difficoltà nel trovare chiare correlazioni fra le due serie indagate, perché molto complesse, a causa sia della numerosa quantità di zeri nella serie del vento, sia da una forte variabilità naturale del pH, nelle varie stazioni esaminate. In generale, con questo lavoro si è dimostrato come utilizzare tecniche di analisi delle serie storiche, e come poter utilizzare metodi di regressione, autocorrelazione, cross-correlation e smoothing che possono integrare i modelli che prendono in considerazione variabili esogene rispetto alla variabile di interesse.