Analise de ferramentas para separacao cega de fontes.

• Processo: 08/53460-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2008
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2009
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
• Pesquisador responsável: Romis Ribeiro de Faissol Attux
• Beneficiário: Wesley Pavan
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Processamento de sinais Filtragem adaptativa
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Filtragem Adaptativa | Ica | Processamento De Sinais | Separacao De Fontes

Resumo

Poucos problemas na moderna teoria de processamento de sinais possuem a amplitude teórica e prática que se vincula à tarefa de separação cega de fontes (BSS). Essa tarefa, que, em termos simples, corresponde à idéia bastante generalista de extrair sinais de informação de dados em que eles se encontram sobrepostos e/ou corrompidos, emerge de modo decisivo em áreas tão distintas quanto análise de portfolios e engenharia biomédica. Formalmente, para que o problema de BSS seja resolvido adequadamente, é preciso definir uma estrutura de separação e um critério para escolha de seus parâmetros livres. Nesse sentido, uma primeira hipótese clássica é tomar o sistema separador como sendo uma estrutura linear e instantânea. Uma segunda hipótese é considerar que as fontes são sinais mutuamente independentes, o que estabelece uma relação entre o problema de BSS e o problema de análise de componentes independentes (ICA). Com isso, passa a ser viável pensar no problema de BSS como sendo equivalente à tarefa de projetar o sistema separador de modo a recuperar a condição original de independência das fontes. Há vários critérios de ajuste de um sistema separador que podem ser empregados para realizar BSS no caso em que as fontes são independentes. Dentre eles, talvez não seja exagero afirmar que pertencem ao grupo das metodologias clássicas de ICA aquelas que empregam a idéia de não-gaussianidade (usando curtose e negentropia), métodos que usam a informação mútua e as técnicas baseadas em maximização do fluxo de informação num sistema e no critério estatístico de máxima verossimilhança. Neste trabalho, será feito um estudo das principais metodologias para realização de BSS a partir de ICA, e, a partir desse estudo, será conduzida uma detalhada análise comparativa dessas metodologias em diversos ambientes de separação. Esse estudo terá o objetivo de formar um pesquisador nessa área de vanguarda e também fornecer elementos analíticos que tenham um efetivo valor no auxílio aqueles que desejam realizar RSS ou ICA em qualquer contexto prático. (AU)