CV Lattes
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Universidade Federal do ABC (UFABC). Centro de Engenharia, Modelagem e Ciências Sociais Aplicadas (CECS) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (1999), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (2001) e doutorado em Processamento Digital de Sinais pela Université René Descartes, França (2005). É professora titular da Engenharia de Informação, na Universidade Federal do ABC, Santo André, SP. Tem experiência em Processamento de Sinais, atuando principalmente nos seguintes temas: filtragem adaptativa, separação de fontes e separação de fontes conjunta, aprendizagem baseada em teoria de informação e processamento de sinais biológicos (eletroencefalograma). (Fonte: Currículo Lattes)
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A aprendizagem por teoria de informação (ITL - Information Theoretic Learning) busca trazer conceitos comuns em teoria de informação como entropia e informação mútua para o contexto de filtragem adaptativa, propondo critérios que exploram, de forma mais completa, a informação estatística presente nos sinais para realizar o ajuste dos coeficientes de filtros. Pelo fato de explorar as funçõ…
Na área de processamento de sinais, o problema de separação cega de fontes (BSS, do inglês Blind Source Separation) ocupa uma posição proeminente em vista de sua versatilidade e de seu amplo leque de aplicações práticas. À luz da crescente complexidade e expressivo aumento no volume de dados, as vertentes de BSS no contexto de misturas não lineares e de múltiplos conjuntos de dados compõe…
Os problemas de estimação de parâmetros de canais e separação de fontes têm sido muito estudados na literatura nos últimos anos. No que diz respeito ao primeiro, tanto sistemas mono como multiusuários utilizam receptores que necessitam do conhecimento de parâmetros do canal como amplitude, fase, desvios de frequência e atrasos. Já o problema de separação de fontes pode ser considerado com…
A equalização autodidata é hoje um dos tópicos de maior interesse teórico em processamento adaptativo. Do ponto de vista prático, é importante pois permite evitar o uso de seqüências de treinamento em transmissão digital. Entretanto, ressente-se na literatura da falta de trabalhos que forneçam um estudo comparativo mais rigoroso dos diversos algoritmos existentes, particularmente no que s…
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