This paper introduces a recent innovation in dealing with non-periodic behavior often referred to as transients in perturbative experiments. These transients can be the result from the unforced response due to the initial condition and other slow trends in the measurement data and are a source of error when performing and interpreting Fourier spectra. Fourier analysis is particularly relevant in system identification used to build feedback controllers and the analysis of various pulsed experiments such as heat pulse propagation studies. The basic idea behind the methodology is that transients are continuous complex-valued smooth functions in the Fourier domain which can be estimated from the Fourier data. Then, these smooth functions can be subtracted from the data such that only periodic components are retained. The merit of the approach is shown in two experimental examples, i.e. heat pulse propagation (core transport analysis) and radiation front movement due to gas puffing in the divertor. The examples show that the quality of the data is significantly improved such that it allows for new interpretation of the results even for non-ideal measurements.
本論文は、摂動実験における非周期的挙動、しばしば過渡現象と呼ばれるものに対処するための最近の革新を紹介するものである。これらの過渡現象は、初期条件による非強制応答や測定データ中のその他の緩やかな傾向に起因するものであり、フーリエスペクトルの実行および解釈において誤差の原因となる。フーリエ解析は、フィードバック制御器の構築に用いられるシステム同定や、熱パルス伝播研究などの各種パルス実験の解析において特に重要である。本手法の基本的な考え方は、過渡現象がフーリエ領域における連続的な複素数値の滑らかな関数であり、フーリエデータから推定可能であるというものである。その後、これらの滑らかな関数をデータから差し引くことで、周期的成分のみが保持される。本手法の有用性は、2つの実験例、すなわち熱パルス伝播（コア輸送解析）とダイバータにおけるガス入射による放射フロントの移動を通じて示される。これらの例は、非理想的な測定条件下であっても、データの品質が大幅に向上し、結果の新たな解釈が可能になることを示している。