Proposta de metodos de separação cega de fontes para misturas convolutivas e não-lineares
| Ano de defesa: | 2007 |
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| Tipo de documento: | Tese |
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| Palavras-chave em Português: | |
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Resumo: | Orientador: João Marcos Travassos Romano |
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Proposta de metodos de separação cega de fontes para misturas convolutivas e não-linearesProposal of blind source separation methods for convolutive and nonlinear mixturesProcessamento de sinaisProcessamento de sinal adaptativoTeoria da informaçãoDigital signal processingAdaptive signal processingInformation theoryBlind source separationIndependent component analysisConvolutive misturesNonlinear mixturesOrientador: João Marcos Travassos RomanoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: O problema de separação cega de fontes (BSS - Blind Source Separation) vem despertando o interesse de um número crescente de pesquisadores. Esse destaque é devido, em grande parte, à formulação abrangente do problema, que torna possível o uso das técnicas desenvolvidas no contexto de BSS nas mais diversas áreas de aplicação. O presente trabalho tem como objetivo propor novos métodos de solução do problema de separação cega de fontes, nos casos de mistura convolutiva e mistura não-linear. Para o primeiro caso propomos um método baseado em predição não-linear, cujo intuito é eliminar o caráter convolutivo da mistura e, dessa forma, separar os sinais utilizando ferramentas bem estabelecidas no contexto de misturas lineares sem memória. No contexto de misturas não-lineares, propomos uma nova metodologia para separação de sinais em um modelo específico de mistura denominado modelo com não-linearidade posterior (PNL - Post Nonlinear ). Com o intuito de minimizar problemas de convergência para mínimos locais no processo de adaptação do sistema separador, o método proposto emprega um algoritmo evolutivo como ferramenta de otimização, e utiliza um estimador de entropia baseado em estatísticas de ordem para avaliar a função custo. A eficácia de ambos os métodos é verificada através de simulações em diferentes cenáriosAbstract: The problem of blind source separation (BSS) has attracted the attention of agrowing number of researchers, mostly due to its potential applications in a significant number of different areas. The objective of the present work is to propose new methods to solve the problem of BSS in the cases of convolutive mixtures and nonlinear mixtures. For the first case, we propose a new method based on nonlinear prediction filters. The nonlinear structure is employed to eliminate the convolutive character of the mixture, hence converting the problem into an instantaneous mixture, to which several well established tools may be used to recover the sources. In the context of nonlinear mixtures, we present a new methodology for signal separation in the so-called post-nonlinear mixing models (PNL). In order to avoid convergence to local minima, the proposed method uses an evolutionary algorithm to perform the optimization of the separating system. In addition to that, we employ an entropy estimator based on order-statistics to evaluate the cost function. The effectiveness of both methods is assessed through simulations in different scenariosDoutoradoTelecomunicações e TelemáticaDoutor em Engenharia Elétrica[s.n.]Romano, João Marcos Travassos, 1960-Petraglia, Mariane RemboldCavalcante, Charles CasimiroLopes, AmauriAttux, Romis Ribeiro de FaissolPalazzo Júnior, ReginaldoUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSuyama, Ricardo, 1978-2007info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfil.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1605558SUYAMA, Ricardo. Proposta de metodos de separação cega de fontes para misturas convolutivas e não-lineares. 2007. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1605558. Acesso em: 27 fev. 2025.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/408608porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T04:58:24Zoai::408608Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T04:58:24Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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