Bolsa 04/14636-5 - Computação evolutiva, Redes neurais (computação) - BV FAPESP
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Separação de fontes, equalização e teoria de jogos

Processo: 04/14636-5
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de maio de 2005
Data de Término da vigência: 30 de abril de 2007
Área de conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
Pesquisador responsável:João Marcos Travassos Romano
Beneficiário:Romis Ribeiro de Faissol Attux
Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:02/12216-3 - Técnicas avançadas de processamento de sinais em telecomunicações: desconvolução e identificação, AP.TEM
Assunto(s):Computação evolutiva   Redes neurais (computação)   Teoria dos jogos
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Computacao Evolutiva | Equalizacao De Canais | Filtros Nao-Lineares | Redes Neurais | Separacao De Fontes | Teoria De Jogos

Resumo

Atualmente, o problema de separação de fontes é um dos mais importantes tópicos de pesquisa em processamento de sinais. Seu caso mais tratável é aquele no qual a mistura se dá linearmente e sem que haja memória, havendo, além disso, um número de sensores pelo menos igual ao de sinais envolvidos. Tal é o escopo da elegante abordagem baseada na análise de componentes independentes (ICA). Não obstante a solidez da fundação teórica subjacente à ICA, ela se baseia num caso muito particular. A introdução de outros elementos no modelo, tais como não-linearidade, memória e a possibilidade de haver ruído e menos sensores que fontes, torna o problema de separação bem mais complicado, e, conseqüentemente, a teoria se encontra bem menos consolidada. Em casos assim, pode haver um substancial ganho de desempenho com o emprego de estruturas não-lineares, como redes neurais, modernas técnicas de filtragem estocástica e estimação, como particle filtering (PF) e support vector machines (SVM), e ferramentas mais poderosas de otimização, como as baseadas em computação evolutiva. Tal é exatamente a primeira frente de atuação proposta nesse projeto. Um segundo aspecto que pretendemos abordar é a busca por uma formulação conjunta dos problemas de separação de fontes e equalização, tendo sempre em vista uma análise conceituai única dos esforços associados a cada uma das áreas. (AU)

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