利用稀疏成分分离恢复 21 cm 强度图

21 cm 强度映射已成为绘制宇宙大尺度结构的一种有前景的技术。然而，幅度比宇宙学信号大数个量级的前景存在构成了关键挑战。在此，我们测试基于稀疏性的算法广义形态学成分分析（GMCA）作为此类实验的盲成分分离技术。我们针对逼真的全天空模拟温度图测试 GMCA 性能，这些图除天体物理前景外，还包含了泄漏到非偏振信号中的一部分偏振信号——一种极难扣除的前景，通常称为偏振泄漏。据我们所知，这是首次在无先验假设下对该成分进行去除。我们通过比较真实与恢复出的功率谱（角方向与径向方向）来评估清洗的成功与否。在所考察的最佳情景中，即便存在偏振泄漏，GMCA 也能以平均偏差 $\sim 5\%$（对 $\ell>25$）恢复输入角功率谱，以及平均偏差 $20 - 30\%$（对 $k_{\parallel} \gtrsim 0.02 \,h^{-1}$Mpc）恢复径向功率谱。当多达 $40\%$ 的通道缺失（模拟数据的射频干扰（RFI）标记）时，我们的结果同样稳健。在量化了偏振泄漏对我们结果的显著影响后，我们主张在未来测试 21 cm 强度映射能力时使用更逼真的模拟。