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Uma abordagem baseada em otimização multiobjetivo para o problema de separação cega de fontes

Texto completo
Autor(es):
Guilherme Dean Pelegrina
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
Imprenta: Limeira, SP.
Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Ciências Aplicadas
Data de defesa:
Membros da banca:
Leonardo Tomazeli Duarte; Romis Ribeiro de Faissol Attux; Guilherme Palermo Coelho
Orientador: Leonardo Tomazeli Duarte
Resumo

Vários problemas em processamento de sinais são formulados como problemas de separação cega de fontes. Classicamente, tais problemas são resolvidos através da otimização de um critério de separação relacionado a informações sobre o conjunto de sinais fonte. No entanto, em diversas situações práticas, há mais de uma informação sobre as fontes e, consequentemente, mais de um critério de separação pode ser construído para resolver o problema. Assim, este trabalho propõe a aplicação da abordagem multiobjetivo, cuja resolução é obtida através da otimização simultânea de mais de um critério, para resolver os problemas no contexto da separação cega de fontes. Com o intuito de demonstrar a aplicabilidade desta abordagem, experimentos numéricos foram realizados de maneira a comparar as soluções obtidas através da abordagem multiobjetivo com as soluções otimizando individualmente cada critério. Os resultados sugerem que a abordagem multiobjetivo fornece soluções que, analisadas pelo tomador de decisão envolvido no problema, são melhores que as alcançadas quando apenas um critério é levado em consideração no modelo (AU)

Processo FAPESP: 14/27108-9 - Métodos de otimização multiobjetivo aplicados a problemas inversos e à separação cega de fontes
Beneficiário:Guilherme Dean Pelegrina
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado