Séparation bayésienne de sources spectrales sous contraintes de positivité et d'additivité

Nicolas Dobigeon (1, 2) , Saïd Moussaoui (3) , Jean-Yves Tourneret (1, 2)

1 IRIT-SC - Signal et Communications
2 Toulouse INP - Institut National Polytechnique (Toulouse)
3 IRCCyN - Institut de Recherche en Communications et en Cybernétique de Nantes

Cet article décrit une méthode d'analyse de mélanges de sources spectrales lorsque des contraintes d'additivité et de positivité sont imposées sur les coefficients du mélange. Nous définissons un modèle bayésien hiérarchique permettant de traduire ces contraintes qui sont alors prise en compte par méthode d'estimation bayésienne couplée à un échantillonneur de Gibbs. L'algorithme résultant est illustré sur un mélange synthétique.

Mots clés: Séparation de sources; estimation bayésienne; non-négativité; additivité; méthodes de Monte Carlo; simulation bayésienne

Domaines: Traitement du signal et de l'image [eess.SP]; Traitement du signal et de l'image [eess.SP]

Nicolas Dobigeon, Saïd Moussaoui, Jean-Yves Tourneret. Séparation bayésienne de sources spectrales sous contraintes de positivité et d'additivité. XXIième Colloque GRETSI sur le Traitement du Signal et des Images, Sep 2007, Troyes, France. pp.CDROM. ⟨hal-00455608⟩