Bayesスペクトルデコンボリューションにおける雑音変動とピーク数の同時推定

TOKUDA Satoru; NAGATA Kenji; NAGATA Kenji; OKADA Masato; OKADA Masato; OKADA Masato

文献

J-GLOBAL ID：201702279297943481 整理番号：17A0269092

Bayesスペクトルデコンボリューションにおける雑音変動とピーク数の同時推定

Simultaneous Estimation of Noise Variance and Number of Peaks in Bayesian Spectral Deconvolution

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=17A0269092&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=17A0269092&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=G0509A") }}

著者 (6件)： , , , , ,
資料名：
巻： 86 号： 2 ページ： 024001.1-024001.8 発行年： 2017年02月15日
JST資料番号： G0509A ISSN： 0031-9015 CODEN： JUPSA 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

雑音の多い複雑なスペクトルからの発見的な同定は,しばしば物質の物理的および化学的特性の誤解を生じる。この論文では,Bayes推論に基づくフレームワークを提案し,多重ピークスペクトルを統計的に単一のピークに分離し,二つのステップから構成する。第1のステップは,Bayes自由エネルギーに基づくハイパーパラメータとして雑音変動とピーク数の両方を推定することであり,一般に解析的には扱いにくい。第二のステップは,マルチピークモデルが非線形で階層的であるため,極小および鞍点の問題を有する事後密度を計算することによって,各ピーク関数のパラメータを所与のスペクトルに適合させることである。著者等のの枠組みは,交換モンテカルロ法を用いて局所的な最小値または鞍点から脱出することを可能にし,複数ヒストグラム法を用いてベイズ自由エネルギーを計算する。どのようにフレームワークが効率的であるかを示すシミュレーションについて議論し,雑音変動とピークの数の両方を推定することは,フィッティングのし過ぎ,ペナルティの課し過ぎ,およびパラメータ推定精度の解釈のし違いを防止することを示している。(翻訳著者抄録)

, , , , , , , ,
, , , ,

スペクトル計測及びスペクトロメータ

引用文献 (38件)：

N. V. Tkachenko, Optical Spectroscopy: Methods and Instrumentations (Elsevier, New York, 2006).
G. C. Allen and R. F. McMeeking, Anal. Chim. Acta 103, 73 (1978).
R. Fischer and V. Dose, Bayesian Methods: With Applications to Science, Policy, and Official Statistics (Publications Office of the European Union, Luxembourg, 2001) p. 145.
S. Gulam Razul, W. J. Fitzgerald, and C. Andrieu, Nucl. Instrum. Methods Phys. Res. 497, 492 (2003).
A. Masson, L. Poisson, M.-A. Gaveau, B. Soep, J.-M. Mestdagh, V. Mazet, and F. Spiegelman, J. Chem. Phys. 133, 054307 (2010).

, , ,

前のページに戻る