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J-GLOBAL ID：201002246140433561   整理番号：10A0102341

宇宙論におけるBayes電波源分離

Bayesian Source Separation for Cosmology

著者 (1件)： KURUOGLU Ercan E. (ISTI, CNR, Pisa)
資料名： IEEE Signal Processing Magazine  (IEEE Signal Processing Magazine)
巻： 27  号： 1  ページ： 43-54  発行年： 2010年01月 
JST資料番号： H0928A  ISSN： 1053-5888  CODEN： ISPRE6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年は多量の電波源データが宇宙背景放射をはじめ他の電波源との重ね合わせデータとして得られており,これらを分離することで有用な情報を得ることができる。ここでは,多重スペクトル観測からの宇宙電波源分離問題をBayes法により定式化し,これまで提案されている多くのBayes電波源分離法とともに現在研究中の新しい内容として非定常電波源分離法,画像分離法および独立成分分析法を紹介した。従来のブラインド電波源分離法は事前情報を必要とせず観測のみに基づく優れた方法であるが,宇宙論的変数や誤り解析のための複雑なモデル構築能力に欠けており,この欠点をBayes法で克服可能であることを示した。このBayes法は観測データから宇宙の重要情報を引き出すことに大きく寄与するものと思われる。

シソーラス用語： *宇宙電波源 ,  Bayes推定 ,  *信号推定 ,  独立成分分析 ,  宇宙論
準シソーラス用語： *信号源分離

分類 (2件)： 宇宙線・天体物理観測技術  (DB01000N) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (1件)： 宇宙