A novel statistical treatment of the full raw edge localized mode (ELM) signal from a series of previously studied JET plasmas is tested. The approach involves constructing probability distribution functions (PDFs) for ELM amplitudes and time separations, and quantifying the fit between the measured PDFs and model distributions (Gaussian, inverse exponential) and Poisson processes. Uncertainties inherent in the discreteness of the raw signal require the application of statistically rigorous techniques to distinguish ELM data points from background, and to extrapolate peak amplitudes. The accuracy of PDF construction is further constrained by the relatively small number of ELM bursts (several hundred) in each sample. In consequence the statistical technique is found to be difficult to apply to low frequency (typically Type I) ELMs, so the focus is narrowed to four JET plasmas with high frequency (typically Type III) ELMs. The results suggest that there may be several fundamentally different kinds of Type III ELMing process at work. It is concluded that this novel statistical treatment can be made to work, may have wider applications to ELM data, and has immediate practical value as an additional quantitative discriminant between classes of ELMing behaviour.
JETプラズマの一連の先行研究から得られた完全な生のELM（周辺局在モード）信号に対する新規な統計的処理を試験した。このアプローチは、ELM振幅と時間間隔に対する確率分布関数（PDF）を構築し、測定されたPDFとモデル分布（ガウス分布、逆指数分布）およびポアソン過程との適合を定量化することを含む。生信号の離散性に内在する不確実性は、ELMデータ点をバックグラウンドから識別し、ピーク振幅を外挿するために、統計的に厳密な手法の適用を必要とする。PDF構築の精度は、各サンプルにおけるELMバースト数（数百個）が比較的少ないことによってさらに制約される。その結果、この統計的手法は低周波数（典型的にはType I）ELMへの適用が困難であることが判明し、したがって焦点は高周波数（典型的にはType III）ELMを有する4つのJETプラズマに絞られた。結果は、Type IIIのELM過程には根本的に異なる数種類が存在する可能性があることを示唆している。この新規な統計的処理は機能させることが可能であり、ELMデータへのより広範な応用の可能性を有し、ELM挙動のクラス間の追加的な定量的判別指標として即座に実用的価値があると結論付けられる。