贝叶斯源分离在识别太空中复杂有机分子中的应用
天体物理仪器与方法
2014-03-20 v1 数据分析、统计与概率
机器学习
摘要
一类苯基分子——多环芳烃（PAHs）的发射主导了恒星形成区的红外光谱。观测到的发射似乎来自众多PAH物种的联合发射，每种物种都有其独特的光谱。PAH光谱的线性叠加将这一问题识别为源分离问题。然而，这是一类严峻的源分离问题，因为不同的PAH源可能多达数百甚至数千，而对于给定的天体物理位置，只有一个测量的光谱信号。幸运的是，PAH的源光谱是已知的，但信号也受到其他光谱源的污染。我们描述了正在开展的工作，即开发基于嵌套采样的贝叶斯源分离技术，并结合ON/OFF机制，从而能够同时估计特定PAH物种存在的概率及其对光谱的贡献。
关键词
引用
@article{arxiv.1403.4626,
title = {Bayesian Source Separation Applied to Identifying Complex Organic Molecules in Space},
author = {Kevin H. Knuth and Man Kit Tse and Joshua Choinsky and Haley A. Maunu and Duane F. Carbon},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.4626},
year = {2014}
}
备注
5 pages, 6 Figures, Presented at the IEEE Statistical Signal Processing Workshop, Madison WI, August 2007, 346-350