非负性与完全可加性约束下的光谱源贝叶斯分离

本文研究了线性混合且混合比例未知的光谱源分离问题。该问题的主要难点在于确保混合系数的完全可加性（和为1）以及源信号和混合系数的非负性。最近提出了一种基于伽马先验的贝叶斯估计方法，用于处理线性混合模型中的非负性约束。然而，纳入完全可加性约束需要进一步的发展。本文研究了一种新的分层贝叶斯模型，该模型适用于线性混合中回归变量和回归系数的非负性与和为1约束。该模型未知参数的估计通过使用适当的吉布斯采样器生成的样本进行。通过合成混合模型的仿真结果评估了所提算法的性能。所提方法还应用于拉曼光谱产生的多组分化学混合物的处理。