分光法における線狭まりのための逐次モンテカルロによるLog-Gauss Coxプロセス【JST・京大機械翻訳】

Haerkonen Teemu; Hannula Emma; Moores Matthew T.; Vartiainen Erik M.; Roininen Lassi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209650122306 整理番号：22P0295732

分光法における線狭まりのための逐次モンテカルロによるLog-Gauss Coxプロセス【JST・京大機械翻訳】

A Log-Gaussian Cox Process with Sequential Monte Carlo for Line Narrowing in Spectroscopy

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発行年： 2022年02月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年06月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

LorentzianまたはVoigt関数の線形結合としてよく近似される分光法における狭小線形状に対する統計的モデルを提案した。ピーク位置を表現するためにlog-Gauss Coxプロセスを導入し,それによって線狭小化に対する不確実性定量化を提供した。この方法のBayes定式化は,モデルのパラメータに対する確率分布として事前情報のロバストで明示的な包含を可能にする。信号とそのパラメータの推定を逐次モンテカルロアルゴリズムを用いて行い,ピーク位置を決定する最適化ステップを行った。本方法をシミュレーション研究を用いて検証し,鉱物学的Ramanスペクトルに適用した。【JST・京大機械翻訳】

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信号理論

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