Laboratory of Signal Processing for Communications
M�todos para Separa��o de Misturas com N�o-Linearidade Posterior Baseados em Intelig�ncia Computacional
Speaker: FIlipe de Oliveira Pereira
Affiliation: DSPCOM/FEEC/UNICAMP
Date: 07 April 2025 - 16:00
Abstract: Esta apresenta��o ir� expor os conceitos relacionados � Separa��o Cega de Fontes (BSS) utilizando An�lise de Componentes Independentes (ICA). O m�todo que ser� apresentado ao problema de BSS/ICA ser� o de Separa��o de Misturas com N�o-Linearidade Posterior (PNL), pois o interesse por m�todos para realiza��o de BSS n�o-linear tem crescido nos �ltimos anos. Para que se posse resolver o problema PNL, de modo n�o-supervisionado, � essencial que o sistema separador seja composto de aproximadores monot�nicos. Nesse caso, pode-se adotar uma metodologia baseado na minimiza��o da informa��o m�tua, por�m h� a necessidade de realizar a estima��o da entropia das sa�das do misturador. Para isso, foi estabelecido uma solu��o composta por estruturas monot�nicas, um processo de estima��o de entropia baseado em estat�sticas de ordem e num m�todo de otimiza��o bio-inspirado.
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