@InProceedings{2023_barbault1074,
	author = "Pierre Barbault and Matthieu Kowalski and Charles Soussen",
	title = "Estimation du MAP Marginal d'un signal Bernoulli-Gaussien: une approche par relaxation continue",
	booktitle = "29° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "2023",
	publisher = "GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images",
	number = "2023-1074",
	pages = "p. 61-64",
	month = "Aout # 6 - Sept # 9",
	address = "Grenoble",
	doi = "",
	pdf = "2023_barbault1074.pdf",
	abstract = "Cet article traite de l'estimation du support de signaux parcimonieux dans le cadre de problèmes inverses. A l'aide d'un \emph{a priori} Bernoulli-Gaussien, le support est estimé en maximisant la loi \emph{a posteriori} marginalisée par rapport aux amplitudes des sources. On propose un algorithme d'Espérance-Maximisation (EM), où la variable discrète codant le support
    est relâchée dans un espace continu. Une évaluation empirique sur signaux simulés avec un opérateur issu de la magnétoencephalographie montre la pertinence de cette approche en comparaison avec l'approche de maximisation 
    de la loi jointe du support et des amplitudes, 
    interprétable comme la minimisation d'un critère avec pénalisation $\ell_0$..pdf",
}