| Texto completo | |
| Autor(es): |
Fantinato, Denis G.
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Duarte, Leonardo T.
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Rivet, Bertrand
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Ehsandoust, Bahram
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Attux, Romis
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Jutten, Christian
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Tichavsky, P
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BabaieZadeh, M
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Michel, OJJ
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ThirionMoreau, N
Número total de Autores: 10
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | LATENT VARIABLE ANALYSIS AND SIGNAL SEPARATION (LVA/ICA 2017); v. 10169, p. 10-pg., 2017-01-01. |
| Resumo | |
In this work, we consider the nonlinear Blind Source Separation (BSS) problem in the context of overdetermined Bilinear Mixtures, in which a linear structure can be employed for performing separation. Based on the Gaussian Process (GP) framework, two approaches are proposed: the predictive distribution and the maximization of the marginal likelihood. In both cases, separation can be achieved by assuming that the sources are Gaussian and temporally correlated. The results with synthetic data are favorable to the proposal. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 15/23424-6 - Separação Cega de Fontes Não Linear no Contexto de Fontes Estatisticamente Dependentes |
| Beneficiário: | Denis Gustavo Fantinato |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado |
| Processo FAPESP: | 13/14185-2 - Novas Metodologias de Aprendizado Baseado na Teoria da Informação para Equalização Adaptativa |
| Beneficiário: | Denis Gustavo Fantinato |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |