杰罗姆·博宾;亚西尔·穆登;Jean-Luc斯塔克;贾拉尔·法迪利。;N.阿格哈尼姆。 使用广义形态成分分析进行SZ和CMB重建。 （英语） Zbl 1248.85005号 统计方法。 5，第4号，307-317（2008）. 摘要：在过去十年中，宇宙微波背景（CMB）数据的研究已成为研究和理解宇宙的最有力工具之一。更准确地说，测量CMB功率谱可以估计大多数宇宙学参数。然而，获取这些宝贵的物理信息需要从数据中提取几个不同的天体物理成分。因此，恢复这些天体物理源（CMB、Sunyaev-Zel'dovich星团、星系尘埃）相当于一个成分分离问题，这已经导致了CMB研究领域的一项密集活动。本文介绍了一种新的基于稀疏性的成分分离方法——广义形态成分分析（GMCA）。GMCA方法是在贝叶斯最大后验概率（MAP）框架下提出的。数值结果表明，与已经应用于CMB数据的最先进的成分分离方法相比，这种新的源恢复技术表现良好。 引用于1文件 MSC公司： 85A35型 统计天文学 第62页，第35页 统计学在物理学中的应用 关键词：盲成分分离;稀疏过完备表示;稀疏;宇宙微波背景;形态成分分析;形态多样性 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Bobin}等人，Stat.Methodol。5、编号4、307--317（2008；Zbl 1248.85005） 全文： 内政部 arXiv公司 哈尔 参考文献： [1] Bennett，C.L.，第一年威尔金森微波各向异性探针（WMAP）观测：初步地图和基本结果，美联社。补遗，148，1（2003） [2] Bobin，J。；穆登，Y。；斯塔克，J.-L。；Elad，M.，形态多样性和源分离，IEEE信号处理。莱特。，13, 7, 409-412 (2006) [3] Bouchet，R。；Gispert，R.，《前景与CMB实验：I.污染的半分析估计》，《新天文》。，4, 443 (1999) [4] J.F.Cardoso，《独立成分分析的三种简单方法：对比度和几何》，摘自：Proc。ICA 2001年研讨会，圣地亚哥，2001年；J.F.Cardoso，《独立成分分析的三种简单方法：对比度和几何》，摘自：Proc。ICA 2001研讨会，圣地亚哥，2001 [5] 德拉布罗伊勒，J。；卡多佐，J.-F。；Patanchon，G.，《多探测器多分量光谱匹配及其在CMB数据分析中的应用》，周一。不是。R.阿斯顿。《社会学杂志》，346，4，1089-1102（2003） [6] Donoho，D.L。；霍，X.，《测不准原理和理想原子分解》，IEEE Trans。通知。理论，47，7，2845-2862（2001）·Zbl 1019.94503号 [7] 福尼，O。；Aghanim，N.，Astron。天体物理学。，420, 49 (2004) ·Zbl 1071.85505号 [8] Jungman，G.，用微波背景图确定宇宙学参数，物理学。D版，54，1332-1344（1996） [9] 穆登，Y。；卡多佐，J.-F。；斯塔克，J.-L。；Delabrouille，J.，《小波空间中的盲分量分离：在CMB分析中的应用》，EURASIP J.Appl。信号处理。，2005, 15, 2437-2454 (2005) ·Zbl 1141.85301号 [10] Pires，S。；Juin，J.-B。；Yvon，D。；穆登，Y。；Anthoine，S。；Pierpaoli，E.，Sunyaev Zeldovich在多波段辐射热计相机测量中的星团重建，Astron。天体物理学。，455, 2, 741-755 (2006) [11] 斯塔克，J.-L。；Elad，M。；Donoho，D.L.，通过结合稀疏表示和变分方法进行图像分解，IEEE Trans。图像处理。，14, 10, 1570-1582 (2005) ·Zbl 1288.94012号 [12] Sunyaev，R.A。；亚·泽尔多维奇。B.，Ann.Rev.Astron。天体物理学。，18, 537 (1980) [13] Tseng，P.，不可微极小化块坐标下降法的收敛性，J.Optim。理论应用。，109, 3, 457-494 (2001) ·Zbl 1006.65062号 [14] 齐布列夫斯基，M。；Pearlmutter，B.A.，稀疏分解盲源分离，神经计算。，13, 4 (2001) ·Zbl 0985.94004号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。