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Joint Bayesian separation and restoration of cosmic microwave background from convolutional mixtures

Abstract: We propose a Bayesian approach to joint source separation and restoration for astrophysical diffuse sources. We constitute a prior statistical model for the source images by using their gradient maps. We assume a t-distribution for the gradient maps in different directions, because it is able to fit both smooth and sparse data. A Monte Carlo technique, called Langevin sampler, is used to estimate the source images and all the model parameters are estimated by using deterministic techniques.

Otras publicaciones de la misma revista o congreso con autores/as de la Universidad de Cantabria

 Autoría: Kayabol K., Sanz J.L., Herranz D., Kuruoglu E.E., Salerno E.,

 Fuente: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 2011, 415(2), 1334-1342

Editorial: Oxford University Press

 Fecha de publicación: 01/08/2011

Nº de páginas: 9

Tipo de publicación: Artículo de Revista

 DOI: 10.1111/j.1365-2966.2011.18783.x

ISSN: 0035-8711,1365-2966

Url de la publicación: https://doi.org/10.1111/j.1365-2966.2011.18783.x

Autoría

KAYABOL, K.

JOSE LUIS SANZ ESTEVEZ

KURUOGLU, E. E.

E. SALERNO, E.