Deux méthodes de déconvolution de mélanges de composantes; application à la reconstruction des amas de galaxies

Abstract

Nous présentons deux approches pour résoudre le problème de séparation et de déconvolution simultané de mélanges de composantes. La première est basée sur une description statistique des coefficients d'ondelettes des signaux. La seconde est nouvelle et consiste à minimiser une fonctionnelle variationnelle. Nous appliquons ces deux méthodes à la reconstruction des amas de galaxies par l'effet Sunyaev-Zeldovich dans le cadre de la mission d'observation du fond diffus cosmique ACT. Nous trouvons que pour des paramètres appropriés, les deux méthodes donnent des résultats comparables et que prendre en compte le caractère non-gaussien des amas très intenses améliore nettement leur reconstruction