ForSE+: Simulating non-Gaussian CMB foregrounds at 3 arcminutes in a stochastic way based on a generative adversarial network
本研究提出基于GAN的Python包ForSE+，作为ForSE的扩展，可随机生成3角分分辨率的非银河系热尘埃前景小尺度图，其统计特性符合观测结果，将助力CMB相关信号测量研究。
2024-06-20 astro-ph.CO astro-ph.IM
Foreground component separation with generalised ILC
“内部线性组合”（ILC）成分分离方法已被广泛用于从WMAP多频数据中提取单一成分CMB。我们概括的ILC方法分离其他毫米天体物理发射。我们特别构建了一个多维ILC滤波器，它可以用来，例如，估计一个复杂的组件的漫发射源自多个相关的排放，如银河系星际介质的总排放。这种广义的ILC方法的性能，实现了针帧上，普朗克任务观测的模拟，我们成功地重建了一个低噪声估计的排放量与消失的CMB和SZ污染的天体物理前景进行了测试。
2011-08-30 astro-ph.CO
The BINGO Project V: Further steps in Component Separation and Bispectrum Analysis
利用红移21厘米谱线强度图观测中性氢在宇宙中的分布是对宇宙学的一个有力的探索。然而，红移的21厘米信号被来自我们银河系和其他河外前景的前景发射所掩盖。本文讨论了BINGO调查的能力，以分离这样的信号。具体而言，本文详细研究了前景成分留下的不同残差，表明噪声校正的频谱是无偏的，并表明我们通过分析三点函数的非零贡献来理解剩余的系统残差。我们使用广义针状内部线性组合，我们适用于天空模拟的BINGO实验的每个红移箱的调查。我们提出了我们的恢复红移21厘米信号从天空模拟的BINGO实验，包括前景成分。我们通过不同红移的角功率谱测试了21 cm信号的恢复，以及通过双谱分析测试了其非高斯分布的恢复。我们发现，从原始的前景地图的非高斯性可以被删除，至少，噪音限制的BINGO调查与这些技术。我们的组件分离方法使我们能够减去前景污染的BINGO通道下降到低于宇宙学信号和噪声的水平，并重建21厘米的功率谱不同的红移箱没有显着的损失在多极$20 \lesssim \ell \lesssim 500$。我们的双谱分析在恢复的21 cm信号中产生残留前景污染水平的强有力的测试，从而使我们能够优化和验证我们的成分分离分析。（节录）
2022-04-01 astro-ph.CO astro-ph.IM
Modelling non-Gaussianity from foreground contaminants
我们介绍了一个通用类的模型charaterizing的非高斯特性的前景污染物在宇宙微波背景着眼于消除非原始的非高斯信号从原始的。这不仅对处理温度图很重要，而且对描述原始宇宙学扰动的性质和起源，从而建立早期宇宙理论也很重要。
2009-01-23 astro-ph.CO
Diffuse polarized foregrounds from component separation with QUIJOTE-MFI
在北方天空中的偏振分量地图来自QUIJOTE-MFI宽调查数据在11和13 GHz，WMAP K和Ka波段和所有普朗克偏振通道使用参数分量分离方法B-SeCRET。QUIJOTE-MFI数据的加入显著改善了低频主导前景参数估计的不确定性，特别是同步加速器光谱指数的估计。我们在天空中发现了统计上显著的空间变化。一个幂律模型的同步辐射提供了一个很好的适合的数据以外的银道面，但未能跟踪该地区的复杂性。此外，当我们假设一个同步加速器模型与均匀曲率，我们发现，在95%的置信区域，一个非零的$c_s$值。然而，没有足够的统计学意义来确定哪种模型更受欢迎。
2022-03-11 astro-ph.CO
Exploring the Cosmic Reionization Epoch in Frequency Space: An Improved Approach to Remove the Foreground in 21 cm Tomography
为了正确地恢复宇宙再电离过程中中性氢发射的红移21 cm信号，我们重新审视了基于频率空间二次多项式拟合技术的分离方法，通过样本统计定量评估恢复的21 cm信号质量，研究它们是否能在复杂前景下令人满意地工作。我们构造前景模型来表征真实天空的空间和光谱子结构，并使用它来模拟观测到的无线电频谱。通过对21 cm谱和功率谱的统计分析，比较不同分离方法对再电离过程的平均晕偏$b$和平均电离分数$x_e$的影响，在$z=8$和60 mK的噪声水平下，我们发现，尽管复杂前景可以用二次多项式展开很好地近似，丢失了21 cm信号的Mpc尺度分量的显著部分（对于$\gtrsim 6h^{-1}$ Mpc尺度为75%，对于$\gtrsim 1h^{-1}$ Mpc尺度为34%），因为当应用单窄段分离方法时，其倾向于被误识别为前景的一部分。本文提出的三窄段拟合技术能最好地恢复21 cm信号，并能最精确地确定$b$和$x_e$。类似的结果可以在其他红移得到。
2012-11-27 astro-ph.CO astro-ph.IM
Data driven foreground clustering approach to component separation in multifrequency CMB experiments: A new Planck CMB map
我们提出了一种新的方法，在多频CMB实验中的组件分离，制定的问题，划分成像素集群的天空，使每个像素集群内的前景有类似的频谱，只使用数据中的信息。只有光谱信息用于分区，允许空间上远离的像素属于同一个集群，如果它们的前景属性是接近的。然后，我们将修改后的内部线性组合方法应用到每个像素簇。由于前景在每个聚类内具有相似的频谱，因此与所有数据一起使用相比，描述前景所需的分量的数量较小，并且基于简单像素的ILC算法工作得非常好。我们测试我们的算法在普朗克合作提供的全焦平面模拟。我们将我们的算法应用于普朗克完整的任务数据，并将我们的CMB地图与普朗克合作发布的CMB地图进行比较。我们表明，我们的CMB地图是干净的，公正的天空中的一个较大的部分，特别是在低银河系纬度，公开可用的地图相比，普朗克合作发布。这对于超越最简单的$Λ$ CDM宇宙学模型的约束和异常的研究是重要的。我们清理的CMB地图公开提供给宇宙学社区使用。
2019-03-15 astro-ph.CO
Signal-preserving CMB component separation with machine learning
本文提出一种结合机器学习与内部线性组合的混合组分分离方法，仅利用不含信号的数据训练模型以利用前景非高斯特征，在模拟中显著降低B模残差方差并保持信号无偏。
2024-07-31 astro-ph.CO astro-ph.IM
Cleaning Galactic foregrounds with spatially varying spectral dependence from CMB observations with \texttt{fgbuster}
Department of Physics, University of Oxford（牛津大学物理系）；Kavli Institute for the Physics and Mathematics of the Universe (WPI), The University of Tokyo（东京大学宇宙物质研究宇宙学前沿中心）；Center for Data-Driven Discovery, Kavli IPMU (WPI), UTIAS, The University of Tokyo（东京大学数据驱动发现中心）；Université de Paris Cité, CNRS, Astroparticule et Cosmologie（巴黎西岱大学法国国家科学研究中心天体粒子与宇宙学实验室）；SISSA - Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati（国际高等研究院）
本研究在下一代 CMB 偏振实验背景下，利用 \ exttt{fgbuster} 探讨了在不同像素子集中拟合银河系前景光谱参数的影响，表明允许光谱参数空间变化对于在控制前景残差的同时实现高信噪比至关重要。
2025-10-13 astro-ph.CO
Separating CMB Stokes Q and U polarization signals from Non-Gaussian Emissions
本文根据宇宙微波背景的高斯性质和天体物理偏振前景的强非高斯性质的基本概念，利用WMAP九年出版的偏振图，估算了扩散前景最小化宇宙微波背景（CMB）Stokes Q和U偏振图。我们切除定义已知点源位置的天空区域，这些区域被探测器噪声或漫射前景或两者强烈污染，然后在构成整个天空区域的大约$50\%$的幸存天空区域上执行前景最小化。我们严格评估性能的前景最小化的几种方式，并表明我们的前景最小化方法从输入地图中删除了重要的前景。与WMAP前景缩减的Stokes Q，U偏振图相比，在不同的多极范围内，经过清理的Stokes Q，U偏振图具有更少的来自相关天空区域的EE和BB功率。我们验证我们的方法进行详细的蒙特卡罗模拟。我们的方法的主要驱动机制是内部线性组合（ILC）方法，然而，与通常的ILC方法中执行的简单方差最小化不同，该方法的核心依赖于理论上动机良好的CMB偏振高斯性概念，在观测和通货膨胀模型之间建立了直接联系。此外，该方法，像通常的ILC方法，是独立的偏振前景的建模不确定性。这将是有用的，应用我们的方法在未来一代低噪声CMB偏振实验。
2017-07-07 astro-ph.CO
Global 21-cm signal extraction from foreground and instrumental effects I: Pattern recognition framework for separation using training sets
来自中性氢的天空平均（全球）高度红移的21厘米光谱预计将出现在$\sim20-200$ MHz的VHF范围内，其光谱形状和强度取决于第一批恒星和黑洞的加热特性，再电离的性质和持续时间，以及是否存在奇异物理。因此，对全球信号的测量将为我们提供丰富的天体物理学和宇宙学知识。然而，该信号尚未被探测到，因为它必须通过由大波束、仪器校准误差以及电离层、地面和无线电频率干扰效应加权的强烈前景来观察，我们统称为“系统学”。在这里，我们提出了一种用于全局信号实验的信号提取方法，该方法使用“训练集”的奇异值分解（SVD）来产生专门适合每个观察的系统学基函数。我们的方法不需要系统学的精确绝对知识，而是有效地需要系统学如何变化的精确知识。在计算信号和系统的本征模后，我们对相应的系数进行加权最小二乘拟合，并通过最小化信息标准来选择要包含的模式数。我们比较的性能时，最小化各种信息标准的信号提取，并发现，最小化的偏差信息准则（DIC）最一致地产生无偏拟合。这里使用的方法内置于我们广泛适用的、公开可用的Python包$\texttt{pylinex}$中，该包可以从给定的数据、错误和训练集分析计算信号和系统的约束。
2017-11-08 astro-ph.CO astro-ph.IM
Component separation for future CMB B-mode satellites
下一代CMB卫星概念（LiteBIRD、CORE、PIXIE、PICO）被提出用于在天空中的大角度尺度下检测原始CMB B模式偏振，张量-标量比值为${r \lesssim 10^{-3}}$。然而，未被发现的原始CMB B模式将提供由暴胀预测的量子起源的原始引力波的独特特征。我们提出了最近的预测，在天体物理前景和引力透镜效应的存在下，在拟议的CMB空间任务CORE的背景下，对原始CMB B模式的检测。我们还讨论了问题的前景和组件分离的原始B-模式的搜索，并强调在这种情况下的具体挑战：频率范围，频谱退化，前景建模，频谱平均效应。
2018-06-04 astro-ph.CO
Large-Scale Polarized Foreground Component Separation for Planck
我们使用贝叶斯分量估计方法来研究大规模极化地图和宇宙学参数估计的前景与模拟普朗克数据假设简化的白噪声属性。天空信号被参数化为CMB、同步辐射和热尘埃辐射的总和。同步加速器和灰尘组件建模为幂律，与空间变化的光谱指数同步加速器和灰尘的统一指数。使用吉布斯抽样技术，我们估计的线性偏振Q和U后振幅的CMB，同步加速器和灰尘的地图，以及两个光谱指数在~4度像素。我们使用恢复的CMB地图及其协方差在一个精确的像素似然算法估计的光学深度再电离τ，张量标量比r，并构建EE和BB光谱的条件似然切片。给定我们的前景模型，对于tau=0.1，我们发现sigma（tau）~0.004，对于r=0.1的模型，sigma（r）~0.03，对于r=0.0，95%的上限r<0.02。
2011-03-13 astro-ph.CO
Astrophysical foreground cleanup using non-local means
本文借鉴数字成像中的非局部均值思想，提出面向天体物理前景图的非线性降噪滤波器，通过旋转不变特征空间度量像素相似性，在Planck尘埃图上将信噪比频谱密度提升两倍且信号损失极小。
2023-05-31 astro-ph.CO astro-ph.IM
Foreground Separation and Constraints on Primordial Gravitational Waves with the PICO Space Mission
该研究通过PICO空间任务模拟，采用地图域去透镜化，对五种前景模型进行成分分离，预测可约束原初引力波张量标量比r至1.3×10⁻⁴，并识别了低频波段移除导致的偏差，强调全天覆盖的重要性。
2023-06-16 astro-ph.CO astro-ph.IM
Quantifying Bias due to non-Gaussian Foregrounds in an Optimal Reconstruction of CMB Lensing and Temperature Power Spectra
本文利用MUSE贝叶斯推断和Agora多频模拟，评估非高斯河外前景对CMB透镜势与温度功率谱最优重建的偏差影响。
2025-07-24 astro-ph.CO
Bayesian semi-blind component separation for foreground removal in interferometric 21-cm observations
本文提出了一种新的贝叶斯半盲方法，用于在使用干涉仪观察21厘米信号时去除前景。该技术，我们称之为HIEMICA（HI期望最大化独立成分分析），是一个扩展的独立成分分析（ICA）技术开发的二维（2D）CMB地图的三维（3D）21厘米的宇宙信号干涉仪测量。该技术提供了一个完全的功率谱和地图的贝叶斯推断和分离的前景信号的基础上，他们的功率谱的多样性。该方法仅依赖于各分量的统计独立性，可以联合估计21 cm信号的3D功率谱、2D角功率谱和每个前景分量的频率依赖性，而无需任何关于前景的先验假设。这种方法已被广泛测试，将其应用到模拟数据干涉21厘米强度映射观测理想化的假设下的仪器效应。我们还讨论了当噪声特性不完全已知时的影响。作为解决21厘米功率谱分析问题的第一步，我们比较半盲HIEMICA技术与常用的主成分分析（PCA）。在相同的理想化情况下，所提出的技术提供了显着改善的功率谱的恢复。这种技术可以直接应用于所有的21厘米干涉观测，包括历元的再电离测量，并可以扩展到单碟观测以及。
2016-01-11 astro-ph.CO
Statistical recovery of 21cm visibilities and their power spectra with Gaussian constrained realisations and Gibbs sampling
针对射电干涉仪探测21cm信号时受前景调制、数据缺口等系统效应影响的问题，提出结合高斯约束实现与Gibbs采样的贝叶斯方法，可在数据缺口和前景不确定下联合采样21cm信号模式与功率谱，并在类HERA模拟中验证了效果。
2023-03-17 astro-ph.CO astro-ph.IM
Impact of modelling foreground uncertainties on future CMB polarization satellite experiments
我们提出了一个错误的张量标量比由于残留扩散前景的分析。我们使用模拟观测的CMB偏振卫星，宇宙起源探测器，使用2010年向欧空局提出的版本的规格（COrE）。我们构建了一个完整的管道，从微波天空地图$r$的可能性，使用两种模型的扩散银河前景不同的复杂性，并假设组件分离不同程度的准确性。我们的流水线使用线性混合（广义最小二乘）解决方案的组件分离，和功率谱估计的混合方法，在低$\ell$ s的二次极大似然估计和伪$C_{\ell}$反卷积在高$\ell$ s。在$r$的可能性中，我们探索将前景残差建模为滋扰参数。我们的分析旨在测量通过对前景进行错误建模而在$r$中引入的偏差，并确定在仍然成功检测$r$的同时可以容忍的误差。我们发现，$r=0.01$可以成功地测量，即使在一个复杂的天空模型和存在前景参数误差。然而，$r=0.001$的检测更具挑战性，因为前景光谱特性的不准确建模可能导致$r$的有偏测量。一旦消除了偏差，$r$的总误差允许设定上限而不是检测，除非前景光谱指数的不确定性非常小，即尘埃和同步加速器的误差等于或优于0.5%。这就强调了在下一代CMB偏振实验中进行组分分离和前景表征研究的必要性。
2017-03-30 astro-ph.CO
The Bayesian Global Sky Model (B-GSM): Validation of a Data Driven Bayesian Simultaneous Component Separation and Calibration Algorithm for EoR Foreground Modelling
Institute of Astronomy, University of Cambridge（剑桥大学天文学研究所）；Cavendish Laboratory, Department of Physics, University of Cambridge（剑桥大学物理系卡文迪许实验室）
该研究提出贝叶斯全局天空模型（B-GSM），一种用于<400 MHz射电前景建模的贝叶斯方法，通过嵌套采样和模型比较优化成分数量与参数化，经合成数据验证能有效校准并稳健预测天空后验。
2025-01-02 astro-ph.CO astro-ph.IM
Impact of Galactic non-Gaussian foregrounds on CMB lensing measurements
本研究量化银河系尘埃前景对CMB引力透镜测量的污染，发现其对阿塔卡马宇宙学望远镜无显著影响，但西蒙斯天文台部分模型偏差超阈值，需进一步研究尘埃偏差表征与缓解方法。
2025-06-17 astro-ph.CO
A Semi-blind PCA-based Foreground Subtraction Method for 21 cm Intensity Mapping
主成分分析（PCA）方法和奇异值分解（SVD）方法被广泛用于21 cm强度映射实验中的前景减法。我们证明了它们的等价性，并指出使用PCA/SVD完全干净分离前景和宇宙21 cm信号的条件是不现实的。我们提出了一种基于PCA的前景减法方法，被称为“奇异向量投影（SVP）”方法，它利用了先验信息的左和/或右奇异向量的前景。我们证明与模拟测试，这种新的，半盲的方法可以减少恢复的21厘米信号的数量级的错误，即使只有左和/或右奇异向量的最大的几个模式被利用。SVP估计提供了一种新的，有效的方法，21厘米的观测，以消除前景和揭示宇宙21厘米信号中的物理。
2023-02-01 astro-ph.CO astro-ph.IM
How to make a clean separation between CMB E and B modes with proper foreground masking
本文研究了有遮蔽天空中CMB偏振的E/B分解。在实空间中，E和B模式分解的算子仅涉及CMB偏振的微分。因此，原则上，我们可以从不完整的天空数据中进行干净的E/B分解。由于对观测数据应用二阶导数是不切实际的，我们通常依靠球谐变换和逆变换，而不是使用实空间算子。在球谐表象中，除非球谐展开到无限高的多极子，否则切空中的跳跃间断会产生吉布斯现象。通过平滑前景掩模，我们可以以与在其他作品中讨论的前景掩模的切趾类似的方式有效地抑制吉布斯现象。然而，我们通过平滑前景掩模而招致前景污染，因为原始掩模中的零值像素可能通过平滑过程而呈现为非零。在这项工作中，我们研究了一个最佳的前景掩模，它确保适当的前景掩蔽和抑制吉布斯现象。我们将我们的方法应用到模拟地图的像素分辨率相媲美的普朗克卫星。模拟结果表明，泄漏功率低于张量标量比$r\sim 1\times10^{-7}$的无透镜CMB B模功率谱。我们将结果与原始掩模的结果进行了比较。我们发现，泄漏功率减少了$10^{6} \sim 10^{9}$的一个因素，在成本的天空分数$0.07$，并在最低的多极增强是最高的。我们确认原始掩码中的所有零值像素在我们的掩码中保持为零。将这种方法应用于普朗克数据，将提高原始张量扰动的可探测性。
2013-12-07 astro-ph.CO
Forecast B-modes detection at large scales in presence of noise and foregrounds
我们调查的原始CMB偏振B-模式功率谱在大尺度上的仪器噪声和现实的前景污染的存在下的可探测性。我们已经制定了一种方法来估计的分量分离的误差，并将它们传播到功率谱估计。我们的方法的性能说明将其应用到仪器规格的普朗克卫星和下一代CMB偏振实验COrE的建议配置。我们证明，为了实现大尺度上的B模式的检测，需要适当的分量分离步骤，并且给定实验的对B模式的最终灵敏度由噪声水平和残余前景之间的微妙平衡确定，这取决于CMB重建中利用的频率集，每个频率图的信噪比，以及我们正确模拟前景成分的光谱行为的能力。我们开发了一个灵活的软件工具，可以比较不同仪器规格（频率选择、每个频率的噪声水平等）的B模式检测性能。以及所提出的不同的组分分离方法。
2011-01-25 astro-ph.CO
Non-Gaussianity of diffuse Galactic synchrotron emission at 408 MHz
银河系低频弥散辐射是研究红移$21$ cm线的主要污染物。去除这些前景是必不可少的利用信号从中性氢在高红移。因此，分析前景及其特点至关重要。通常使用模拟前景来测试前景去除技术的功效。大多数仿真假设前景信号的分布是高斯随机场。在这项工作中，我们测试这一假设，通过计算全天空$408$ MHz地图的分箱双谱。这是通过应用不同的亮度温度（$T$）阈值来完成的，以便评估天空中较冷的部分是否具有不同的特征。我们发现，区域具有低亮度温度$T < 25$ K确实有较小的偏离高斯分布。因此，这些区域的天空是理想的未来H{ \sc i}强度映射调查。
2018-08-25 astro-ph.CO
A Novel CMB Component Separation Method: Hierarchical Generalized Morphological Component Analysis
Harvard University（哈佛大学）；Stanford University（斯坦福大学）；University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校）
提出了一种基于盲源分离框架的宇宙微波背景（CMB）前景相减新方法。受以往工作的启发，将局部变化的广义形态成分分析（GMCA），我们介绍了层次GMCA（HGMCA），贝叶斯层次图模型的源分离。我们在$N_{\rm side}=256$模拟的包含尘埃、同步辐射、自由辐射和异常微波辐射的天空图上测试了我们的方法，并表明HGMCA在普朗克UT 78掩模包含和排除的区域中减少了由$25\%$引起的前景污染，在$\ell>200$水平上将CMB温度功率谱测量的误差减小到$0.02-0.03\%$水平（以及所有$\ell$的$<0.26\%$），并降低与所有前景的相关性。我们发现等同或改进的性能相比，国家的最先进的内部线性组合（ILC）型算法对这些模拟，这表明HGMCA可能是一个有竞争力的替代前景分离技术以前应用于观察到的CMB数据。此外，我们表明，我们的性能不会受到影响，当我们扰动模型参数或改变CMB实现，这表明我们的算法推广远远超出我们的简化模拟。我们的研究结果开辟了一个新的途径，通过贝叶斯层次分析构建CMB地图。
2020-04-26 astro-ph.CO astro-ph.IM cs.LG
Gaussian Process Regression for foreground removal in HI intensity mapping experiments
我们第一次申请高斯过程回归（GPR）作为前景去除技术的背景下，单碟，低红移HI强度映射，并提出了一个开源的Python工具包这样做。我们使用MeerKAT和SKA 1-MID-like模拟21厘米前景（包括偏振泄漏），HI宇宙学信号和仪器噪声。我们发现，在这种情况下，可以使用GPR作为前景去除技术，并且在某些情况下，它比主成分分析（PCA）更适合于恢复HI功率谱，特别是在小尺度上。探地雷达在恢复径向功率谱方面尤其出色，在考虑我们数据的全带宽时优于PCA。这两种方法在恢复横向功率谱方面都较差，因为它们依赖于仅频率协方差信息。当沿着频率将我们的数据减半时，我们发现GPR在低频范围内表现更好，其中前景更明亮。当频率信道丢失时，它的性能比PCA差，以模拟RFI标记。我们的结论是，GPR是一个很好的前景去除选择的情况下，单碟，低红移HI强度映射丢失的频率通道。我们的Python工具包gpr 4 im和本分析中使用的数据在GitHub上公开提供。
2021-10-04 astro-ph.CO
The degeneracy between primordial non-Gaussianity and foregrounds in 21cm intensity mapping experiments
原始非高斯性（PNG）的潜在证据预计将存在于宇宙学调查绘制的最大尺度中。即将进行的21厘米强度测绘实验将通过测量星系内的中性氢（HI）来探测这些尺度。然而，前景信号占主导地位的微弱的21厘米发射，这意味着前景清理需要恢复宇宙学信号。这具有的效果是在最大尺度上衰减HI功率谱，特别是沿着视线。虽然人们一致认为这种污染对探测PNG有潜在的问题，但它尚未得到充分的探索和量化。在这项工作中，我们进行了第一次预测$f_\text{NL}$，将模拟的前景地图，使用在实际数据中采用的技术。使用MCMC分析，我们证明了前景清理数据恢复我们的$f_\text{NL}=0$基准输入的巨大偏差值（$f_\text{NL} = -102.1_{-7.96}^{+8.39}$ [68% CL]）。引入具有固定参数的前景污染模型允许我们恢复无偏结果（$f_\text{NL} = -2.94_{-11.9}^{+11.4}$）。然而，目前尚不清楚，我们将有足够的了解前景污染，以允许这样的刚性模型。将我们前景模型中的主要参数$k_\parallel^\text{FG}$视为讨厌的参数并对其进行边缘化，仍然可以恢复无偏的结果，但代价是更大的误差（$f_\text{NL} = 0.75^{+40.2}_{-44.5}$），只能通过施加普朗克2018先验来减少。我们的研究结果表明，理解和控制前景去除效果的显着进展是必要的…
2020-10-19 astro-ph.CO
Reconstructing simulated CMB polarization power spectra with the Analytical Blind Separation method
多频观测需要将CMB与前景分离，并从数据中准确提取宇宙学信息。分析盲分离（ABS）方法致力于在存在天体物理前景辐射和仪器噪声污染的情况下从多频率观测中提取CMB功率谱。在这项研究中，我们应用ABS方法模拟天空地图，可以观察到与未来的星载调查，以测试该方法的能力，以确定CMB偏振$E$ -和$B$ -模式功率谱。我们提出了ABS方法的性能模拟全天空的分析和分析集中在天空区域较少影响银河前景发射。我们讨论的起源和最小化的偏差估计CMB偏振角功率谱。我们发现，ABS方法进行了相当不错的分析，在中等和小的角度尺度的全天观测，尽管强烈的前景污染。在最大的尺度上，仍然需要额外的工作来减少各种来源的偏差以及CMB $E$和$B$偏振之间的混淆对部分天空分析的影响。
2021-03-19 astro-ph.CO
Skewness and Kurtosis as Indicators of Non-Gaussianity in Galactic Foreground Maps
观测宇宙学正在进入一个时代，在这个时代，测量和数据分析都需要高精度。然而，只有彻底了解前景效应的潜在污染源才能实现准确性。我们的主要焦点将是前景中的非高斯效应.这个问题将是至关重要的未来实验，以确定B模式偏振。我们提出了一种新的方法来调查数据集的偏度和峰度在本地定义的区域，集体覆盖整个天空。该方法在两张天空图上得到了证明：（i）普朗克合作组织提供的宇宙微波背景波动的SMICA图和（ii）描述同步辐射的408 MHz的Haslam图。我们发现，偏度和峰度可以结合评估，以揭示当地的物理信息。在目前的情况下，我们证明了这两个地图的局部属性主要是高斯。这一结果在SMICA地图上是意料之中的;它也适用于Haslam地图是令人惊讶的。这里描述的方法具有通用性和灵活性，应该使它在各种天体物理学和宇宙学背景下有用。
2015-11-18 astro-ph.CO
Forecasting performance of CMB experiments in the presence of complex foreground contaminations
我们提出了一个新的，半解析的框架来估计的水平的残差来自多频宇宙微波背景（CMB）的数据和预测其对宇宙学参数的影响CMB地图。数据被假定为包含不可忽略的信号的天体物理和/或银河系的起源，我们使用参数分量分离技术清洁。我们考虑到在分离过程中假设的前景模型与真实模型之间的差异，允许缩放律和/或其空间变化的差异。我们的估计和他们的不确定性，包括系统和统计的影响，并平均超过仪器噪声和CMB信号实现。该框架可以进一步扩展，以自洽地考虑前景模型中现有的不确定性。我们演示和验证的框架上的简单的研究案例，旨在估计张量标量比，r。所提出的方法是计算效率允许在一个单一的CPU上的数百个设置和前景模型的调查。
2016-11-01 astro-ph.CO
The CMB angular power spectrum via component separation: a study on Planck data
我们调查在何种程度上前景清洁CMB地图可以用来估计宇宙学参数在小尺度上。我们使用SMICA方法，一种直接在光谱级工作的盲分离技术。在这项工作中，我们专注于小尺度的CMB角功率谱，这主要是受噪声和河外前景，如点源。我们调整SMICA只使用数据图之间的互谱，从而避免了噪声偏差。在这项研究中，在模拟和普朗克2015年的数据上进行，我们通过将它们建模为两个独立群体的散粒噪声来拟合河外点源。在模拟中，我们正确地恢复点源发射定律，并且获得CMB角功率谱，其具有在$\ell \geq$ 2200处的CMB功率的五分之一的平均前景残差。在普朗克数据上，恢复的点源发射定律对应于外部估计，在最高和最低频率处具有一些偏移，可能是由于点源的频率退相干。CMB角功率谱残差与我们在模拟中发现的一致。从模拟和数据中获得的宇宙学参数显示，平均偏离其预期值高达1 $σ$。模拟中宇宙学参数的偏差代表普朗克数据中预期的偏差水平。宇宙学参数的结果依赖于光谱中前景残留污染的细节，需要一个定制的似然前景模型的建模。
2018-07-02 astro-ph.CO
JESSNet: Joint dEconvolution and Sparse Separation Network for HI 21 cm foreground cleaning
Foundation for Research and Technology Hellas (FORTH)（希腊基金会）；Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学）；Université Paris Cité（巴黎西岱大学）；CEA（法国原子能和替代能源委员会）；CNRS（法国国家科学研究中心）；University of Crete（克里特大学）；Observatoire de la Côte d’Azur（蔚蓝海岸天文台）；Laboratoire Lagrange（拉格朗日实验室）；University of the Western Cape（西开普大学）；Institute of Computer Science, Foundation for Research and Technology Hellas (FORTH)（希腊基金会计算机科学研究所）
JESSNet是一种波束感知、掩模兼容的前景去除框架，通过多尺度分解、学习型稀疏正则化和掩模约束重建，在模拟SKA-MID观测中准确恢复H I信号功率谱，改善角尺度恢复并减少波束效应。
2026-10-06 astro-ph.CO
Statistical properties of polarized CMB foreground maps
用于CMB分析的前景去除技术对前景在温度和偏振方面的特性做出具体假设。通过研究前景成分的统计数据，可以更好地了解这些假设的有效程度。在这项工作中，我们调查$E$和$B$模式地图的两个最强的偏振前景，同步辐射和热尘埃排放，关于他们的相似性与高斯过程，他们的光谱变化和互相关。我们在$\sim3.7^\circ$大小的补丁集体覆盖整个天空进行测试，并发现其中大多数符合他们的高斯期望，根据使用的统计。相关性在$E$ -和$B$ -模式信号中表现出明显的差异，其指向前景去除方法中的必要性。我们讨论了潜在的后果和可能的进一步方向。
2019-06-12 astro-ph.CO
Mitigating the Effects of Antenna-to-Antenna Variation on Redundant-Baseline Calibration for 21 cm Cosmology
从天体物理前景的宇宙学信号的分离是一个根本的挑战，任何努力，以探测在宇宙黎明和时代的再电离（EoR）使用21厘米超精细过渡中性氢的演变。前景分离是可能的，因为它们内在的光谱平滑性，使它们与光谱复杂的宇宙信号区分开来，即使它们比宇宙信号亮5个数量级。精确校准的无线电干涉仪对于保持前景的平滑性和可分离性至关重要。一种强大的校准策略是在具有相同物理间隔的天线对之间使用冗余测量，以便在不参考天空模型的情况下求解每个天线的频谱响应。这一战略正在由氢时代再电离阵列（HERA）采用，这是南非的一个大型射电望远镜，目前正在进行观测，同时正在建造350个14米的碟形天线。然而，任何真正的射电望远镜固有的完美冗余的偏差使校准问题复杂化。使用HERA的模拟，我们展示了如何校准与天线天线的变化，在碟形天线的建设和放置一般会导致光谱结构，否则平滑的前景，显着减少了宇宙模式的数量可用于21厘米的测量。然而，我们也表明，这种影响可以在很大程度上消除了修改后的冗余基线校准策略，主要依赖于短基线。
2019-05-29 astro-ph.CO astro-ph.IM
Recovery of 21 cm intensity maps with sparse component separation
21厘米强度测绘已成为一种很有前途的技术来测绘宇宙的大尺度结构。然而，存在的前景与振幅的数量级大于宇宙学信号构成了一个关键的挑战。在这里，我们测试的稀疏性为基础的算法广义形态成分分析（GMCA）作为这类实验的盲成分分离技术。我们测试的GMCA性能对现实的全天空模拟温度地图，其中包括，除了天体物理学的前景，也有一小部分的偏振部分的信号泄漏到非偏振的一个，一个非常麻烦的前景减去，通常被称为偏振泄漏。据我们所知，这是第一次在没有事先假设的情况下进行这种成分的去除。我们通过比较真实的和恢复的功率谱，在角度和径向方向上评估清洁的成功。在最好的情况下，GMCA是能够恢复输入角（径向）功率谱与平均偏置$\sim 5\%$为$\ell>25$（$20 - 30 \%$为$k_{\parallel} \gtrsim 0.02 \,h^{-1}$ Mpc），在偏振泄漏的存在。当多达$40\%$的通道丢失时，我们的结果也是鲁棒的，模仿数据的射频干扰（RFI）标记。在量化了偏振泄漏对我们结果的显著影响后，我们主张在测试21 cm强度映射能力时使用更逼真的模拟。
2020-09-17 astro-ph.CO astro-ph.IM
Sparse component separation for accurate CMB map estimation
宇宙微波背景辐射（CMB）是宇宙学家研究宇宙诞生的重要基础。不幸的是，大多数CMB实验，如COBE、WMAP或普朗克，都不能直接测量宇宙学信号; CMB与星系前景和点源混在一起。为了科学利用，测量CMB需要从多波长观测中提取几种不同的天体物理成分（CMB，Sunyaev-Zel'dovich星团，星系尘埃）。从数学上讲，从银河系前景中解开CMB地图的问题相当于一个分量或源分离问题。在CMB研究领域，已经应用了非常广泛的源分离方法，这些方法在对数据建模的方式和分离组分所依赖的标准方面彼此不同。两个主要的困难是i）仪器的光束在不同频率上变化，ii）大多数天体物理成分的发射规律在不同像素上变化。本文的目的是介绍一个非常准确的建模CMB数据，稀疏的基础上，占跨频率的光束变化以及空间变化的组件的光谱特性。基于这种新的稀疏建模的数据，一个基于稀疏性的成分分离方法创造了本地广义形态成分分析（L-GMCA）。用模拟的普朗克数据进行了大量的数值试验。这些实验显示了所提出的组分分离方法在估计具有非常低的前景污染的干净CMB图方面的高效率，这使得L-GMCA成为CMB研究的主要兴趣。
2012-06-08 astro-ph.CO astro-ph.IM stat.AP
Understanding the non-Gaussian nature of Galactic foreground emissions towards small scales
Texas A&M University（德州农工大学）；Indian Institute of Astrophysics（印度天体物理研究所）；Korea Institute for Advanced Study (KIAS)（韩国高等研究院）；National Institute of Science Education and Research（国家科学教育研究所）；Homi Bhabha National Institute（霍米·巴巴国立研究所）；University of Alberta（阿尔伯塔大学）；Raman Research Institute（拉曼研究所）；Inter University Centre for Astronomy and Astrophysics（大学间天文与天体物理中心）
利用Minkowski泛函和广义偏度-峰度参数，研究银河系前景辐射在小尺度上的非高斯性，发现所有成分均表现出以超额峰度为主的普适非高斯特征，并通过与模型对比评估了当前模型的性能。
2026-06-23 astro-ph.CO astro-ph.GA
21-cm Signal from the Epoch of Reionization: A Machine Learning upgrade to Foreground Removal with Gaussian Process Regression
本文提出用变分自编码器在GRIZZLY模拟上训练的核升级高斯过程回归，以更准确地去除LOFAR前景并提取再电离时期21厘米信号，在多数情况下可在2σ不确定度内恢复信号形状与功率，并分析了红移依赖性。
2023-11-29 astro-ph.CO astro-ph.IM
Debiasing cosmological parameters from large-scale foreground contamination in Cosmic Microwave Background data
International School for Advanced Studies (SISSA)（高级研究所）
针对CMB前景残留导致张量-标量比估计有偏的问题，提出基于GNILC构建残差谱模板并纳入似然函数，经LiteBIRD模拟验证可消除偏差。
2025-10-27 astro-ph.CO
Polarized CMB recovery with sparse component separation
宇宙微波背景的偏振模式是宇宙学的宝贵信息来源，也是探测暴胀能量尺度的独特窗口。从微波巡天中提取这些信息需要解开前景辐射和宇宙学信号之间的纠缠，这归结为解决一个分量分离问题。成分分离技术已被广泛研究用于恢复CMB温度各向异性，但很少用于偏振模式。在这种情况下，大多数成分分离技术利用二阶统计来区分各种成分。最近的方法，而不是强调在小波域中的分量的稀疏性，已被证明提供低前景，全天空的CMB温度各向异性的估计。基于稀疏性，本文介绍了一种新的成分分离技术，称为PolGMCA（极化广义形态分量分析），它细化了以前的工作，专门解决极化CMB图的估计：i）它受益于最近引入的基于稀疏性的机制以处理部分相关的分量，ii）它建立在估计器聚合技术上，以进一步产生更好的噪声污染/非高斯前景残差权衡。利用普朗克天空模型（PSM）对PolGMCA算法进行了全天空偏振微波天空模拟，结果表明，该方法能够以低噪声/前景污染残差精确地恢复出偏振态的CMB图。它提供了相对于标准方法的改进，特别是在估计CMB具有挑战性的银河系中心。
2015-08-28 astro-ph.CO stat.AP
Galactic foreground constraints on primordial $B$-mode detection for ground-based experiments
偏振前景的污染是未来偏振宇宙微波背景（CMB）调查和原始$B$模式的潜在探测的最大挑战之一。未来的实验，如西蒙斯天文台（SO）和CMB-S4，将着眼于在天空中相对较小的区域（$f_{\rm sky} \sim 0.1$）进行非常深入的观测。在这项工作中，我们调查的预测性能，作为一个功能的调查领域的位置在天空中，在整个天空的区域，偏振前景避免和前景成分分离建模需求之间的平衡。要做到这一点，我们模拟观察SO样实验和测量的误差条检测的张量标量比，$σ(r)$，与管道，其中包括一个参数分量分离方法，相关分量分析，并使用Fisher信息矩阵。我们预测了覆盖整个天空的192个调查区域以及优化的低前景区域的性能。我们发现，建模的光谱能量分布的前景是最重要的因素，任何不匹配将导致残差和偏见的原始$B$模式。在这些噪音水平下，如果观测目标是接近银河系两极的天空中污染最少的区域，那么$σ(r)$对前景污染水平并不特别敏感。
2021-11-12 astro-ph.CO
Inference of $B$-mode polarization in the presence of non-Gaussian foregrounds
University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
本文提出两种方法用于在非高斯前景存在下推断原始引力波B模式信号，通过cMILC和功率谱方法提高CMB偏振观测的精度和可靠性。
2025-12-08 astro-ph.CO
Component Separation method for CMB using Convolutional Neural Networks
本研究利用卷积神经网络从Planck和QUIJOTE数据中分离CMB信号，恢复温度和偏振图，与COMMANDER对比，结果一致且偏振图为新观测量，有助于探测原初引力波。
2024-05-07 astro-ph.CO astro-ph.IM
Galactic foreground residue biases in cosmic-microwave-background lensing-convergence reconstruction and delensing of B-mode maps
National Centre for Nuclear Research（国家核研究中心）
研究银河前景残留物对CMB棱镜重建和B模式图去棱镜化的影响，发现组件分离可显著降低棱镜重建误差，但高灵敏度实验中前景残留仍为主要误差源。
2026-03-20 astro-ph.CO
Expanded Generalized Needlet Internal Linear Combination (eGNILC) Framework for the 21-cm Foreground Removal
本研究提出扩展广义Needlet内部线性组合（eGNILC）框架，通过频域离散余弦变换降低低 multipole 功率损失，结合偏差校正与鲁棒主成分分析实现21厘米前景盲分离，在SKA-MID和BINGO模拟中验证了信号恢复性能。
2024-12-16 astro-ph.CO astro-ph.IM
Gaussian Process Foreground Subtraction and Power Spectrum Estimation for 21 cm Cosmology
在再电离时代（EoR）实现21厘米强度绘图的科学潜力的主要挑战之一是分离天体物理前景污染。最近的工作声称，高斯过程回归（GPR）可以鲁棒地执行这种分离，特别是在低傅立叶$k$波数的信号达到其峰值信噪比。我们重新审视这一主题铸造GPR前景减法（GPR-FS）到二次估计形式主义，从而把它的统计特性更强的理论基础。我们发现，GPR-FS可以扭曲在这些低k模式的窗口函数，没有适当的去相关，使它难以探测EoR功率谱。顺便说一句，我们还表明，GPR-FS实际上是密切相关的广泛研究的最优二次估计。作为一个案例研究，我们看看最近的功率谱上限从低频阵列（LOFAR），利用GPR-FS。我们密切关注他们的归一化方案，表明它是特别敏感的信号丢失时，EoR协方差被错误估计。这意味着最近对LOFAR极限的天体物理学解释可能产生的后果，因为许多被排除在外的EoR模型不属于LOFAR探索的协方差模型的范围。由于对这种偏差更鲁棒（尽管并非完全没有），我们得出结论，二次估计量是实现GPR-FS和计算21 cm功率谱的更自然的框架。
2020-12-28 astro-ph.CO
Astrophysical foregrounds and primordial tensor-to-scalar ratio constraints from CMB B-mode polarization observations
我们研究了天体物理前景对CMB B模偏振实验约束原始张量标量比r的能力的影响。为了清理前景贡献，我们使用参数，极大似然分量分离技术，并考虑优化实验设置，以在恢复的CMB图中呈现最小水平的前景残差。我们考虑几乎全天空的观测，包括两个扩散的前景组件，灰尘和同步加速器，和研究的情况下，有和没有校准误差，空间变异的前景属性，和部分或全部B模式透镜信号去除。在所有这些情况下，我们发现，在非常低的噪声水平的限制，并在没有内部或建模系统的影响，前景残差不会导致对r的最低可检测值的限制。但是，控制前景残差的需要将在确定允许r < 0.1的鲁棒检测所需的最小噪声水平方面发挥重要作用，因此在优化和预测未来任务的性能方面发挥重要作用。对于当前和拟议的实验噪声水平，发现前景残差不可忽略，并且可能会影响我们对r设置约束的能力。我们还展示了如何通过将后组件分离处理限制到较小的天空区域来显着改善约束。这种程序适用于COrE类卫星任务的情况下，可能会导致超过一个数量级的改进的可探测值r。有足够的知识的实验带通以及前景成分的比例定律，我们的结论被认为是独立的假设的整体归一化的前景，只有定量地依赖于特定的参数化假设的前景成分。
2012-04-19 astro-ph.CO
Harmonic in-painting of CMB sky by constrained Gaussian realization
在最后一个散射表面和我们的有利位置之间存在天体物理发射，需要我们在CMB天空图上应用前景掩模，导致银河系赤道周围的大切口和许多洞。由于许多CMB分析，包括非高斯性研究，可以在一个完整的天空地图上以更直接和可靠的方式进行，这是至关重要的是开发一种有效的方法来in-paint的CMB天空地图，同时仍然保持统计特性。在这封信中，我们考虑约束高斯场的蒙特卡罗模拟，并推导出它的CMB各向异性在谐波空间，其中一个可行的实现是可能的，具有良好的近似。我们将我们的方法应用于模拟数据，这证实了掩蔽区域是以符合预期统计特性的方式进行的。随后，我们将我们的方法应用到WMAP前景缩减地图，并研究了四极和八极分量之间的异常对齐。从我们的调查中，我们发现在前景减少的地图对齐甚至高于ILC地图。特别是，我们在V波段图中找到了最高的对齐，它比其他波段具有更少的前景污染。因此，我们发现很难将对齐归因于残留前景。我们的方法将是补充其他努力在绘画或重建掩盖的CMB数据，和伟大的使用普朗克测量和未来的任务。
2012-04-15 astro-ph.CO
Statistical 21-cm Signal Separation via Gaussian Process Regression Analysis
通过红移的21厘米中性氢超精细线探测和表征再电离和宇宙黎明的时代，将彻底改变对婴儿宇宙中第一批恒星、星系、黑洞和星系际气体形成的研究。然而，编码在这个信号中的丰富信息被隐藏在亮度高出许多数量级的前景之下。这些必须被准确和精确地去除，以揭示微弱的21厘米信号。这不仅需要对银河系和银河系外的辐射进行建模，而且还需要对由于电离层和仪器失真造成的数据校准不完善而产生的随机残差进行建模。为了对这些影响进行随机建模，我们引入了一种基于“高斯过程回归”（GPR）的新方法，该方法能够在统计上将21 cm信号与大多数前景和其他污染物分开。使用模拟LOFAR-EoR数据，包括强大的仪器模式混合，我们表明，这种方法是能够恢复整个范围$k = 0.07 - 0.3 \ \rm{h\, cMpc^{-1}}$的21厘米信号功率谱。当前景在频率标度$\gtrsim 3$ \，MHz上相关并且信号的rms具有$σ_{\mathrm{21cm}} \gtrsim 0.1\,σ_{\mathrm{noise}}$时，GPR方法是最优的，对21 cm信号具有最小且可控的影响。与前景回避策略相比，这种信号分离将21 cm功率谱灵敏度提高了一个因子$\gtrsim 3$，并使当前和未来的21 cm仪器（如{ \sl Square Kilometre Array}）的灵敏度得到充分利用。
2018-05-07 astro-ph.CO
Detecting stochastic gravitational wave background from cosmic strings with next-generation detector networks: Component separation based on a multi-source astrophysical foreground noise model
Northeastern University（东北大学）；Beijing Normal University（北京师范大学）；National Astronomical Observatories, Chinese Academy of Sciences（中国科学院国家天文台）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
本研究针对宇宙弦随机引力波背景探测问题，构建含多源天体物理前景噪声的混合模型，提出多成分分离的参数估计方法，评估下一代探测器网络的探测能力并量化前景建模对参数约束的影响。
2025-10-30 astro-ph.CO gr-qc hep-ph
Least response method to separate CMB spectral distortions from foregrounds
提出最小响应法（LRM）用于CMB谱畸变提取，该方法在保持信号恒定响应的同时最小化对前景和噪声的响应，优于传统内部线性组合法，并可通过迭代分离前景提升精度。
2024-02-15 astro-ph.CO
Multi-Clustering Needlet-ILC for CMB B-modes component separation
针对 CMB B 模前景空间频谱变化导致 NILC 减除受限的问题，提出按双频 B 模图比值聚类并分区最小化方差的 MC-NILC，在 LiteBIRD 模拟中显著降低残余污染。
2024-01-25 astro-ph.CO
North-South non-Gaussian asymmetry in PLANCK CMB maps
我们报告的结果进行了统计分析与前景清洁普朗克地图通过适当定义的{ \it本地方差}估计。我们的分析表明，在普朗克的{ \it方差图}指向方向$(l,b) \,\simeq\, (220^{\circ},-32^{\circ})$，从而符合南北不对称现象的偶极结构。令人惊讶的是，与以前的研究结果相反，去除CMB四极和八极使不对称性更强。我们的研究结果表明，在$\ell=4$到$\ell=500$的量表中，$98.1\%$ CL具有最大的统计学显著性。此外，通过对四个前景清洁和个人频率普朗克地图的详尽分析，我们发现残余前景不太可能导致这种偶极方差不对称。此外，我们发现，偶极子得到较低的振幅较大的面具，证明了方差偶极子的大部分贡献来自银道面附近的区域。最后，我们的结果是强大的对不同的前景清洗程序，不同的普朗克面具，像素化参数，并增加了不均匀的真实噪声。
2014-10-16 astro-ph.CO
