Um estudo sobre separação cega de fontes e contribuições ao caso de misturas não-lineares / A study on blind source separation and contributions to the nonlinear case

AUTOR(ES)

Leonardo Tomazeli Duarte

DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

O presente trabalho tem como objetivo a realização de um estudo sobre o problema de separação cega de fontes. Em uma primeira parte, considera-se o caso clássico em que o sistema misturador é de natureza linear. Na seqüência, a extensão ao caso não-linear é tratada. Em particular, enfatizamos uma importante classe de modelos não-lineares, os modelos com não-linearidade posterior (PNL). Com o intuito de contornar uma dificuldade relacionada à convergência para mínimos locais no treinamento de sistemas separadores PNL, uma nova técnica é proposta. Tal solução se baseia no uso de um algoritmo evolutivo na etapa de treinamento e de um estimador de entropia baseado em estatísticas de ordem. A eficácia do algoritmo proposto é verificada através de simulações em diferentes cenários

ASSUNTO(S)

sistemas não-lineares blind source separation entropia (teoria da informação) processamento de sinais information theory algoritmos geneticos nonlinear models independent component analysis evolutionary computation teoria da informação signal processing

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