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http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/255| La función coherencia como criterio de optimización en separación ciega de fuentes The Coherence Function as an Optimization Criteria in Blind Source Separation | |
| Jesús Rigoberto Villavicencio Navarro | |
| LUIS ALEJANDRO MARQUEZ MARTINEZ Joaquín álvarez Gallegos | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| Conmutador telefónico, Procesamiento de señales, Estaciones terrenas, Telecomunicaciones por satélite | |
| La habilidad para describir y analizar la información contenida en las señales resultantes de fenómenos físicos es una tarea que resulta retadora y atractiva para diferentes áreas de la ciencia. Uno de los enfoques, que ha sido bastante estudiado y de gran interés durante las últimas décadas, es la separación ciega de fuentes (BSS, por sus siglas en inglés: Blind Source Separation), la cual pretende, mediante observaciones múltiples, describir los fenómenos físicos al analizar solamente las señales provenientes de éstos. El problema de la BSS consiste en recuperar los componentes principales o fuentes originales de señales a partir de observaciones que contienen mezclas de ellas, cuando no se tiene información sobre las fuentes ni del proceso de mezclado, usando solamente información estadística. En este trabajo se presentan cuatro algoritmos que se basan en la función coherencia como función de costo para resolver el problema en varios escenarios de la BSS: BSS de mezclas instantáneas lineales, BSS de mezclas instantáneas con ruido, BSS para señales gaussianas independientes e idénticamente distribuidas y BSS de mezclas convolutivas. Se realizan comparaciones con algoritmos en el estado del arte y se con?rma el desempeño satisfactorio de nuestro trabajo. The ability to describe and to analyze the information contained in signals produced by physical phenomena is a challenging and attractive task for different areas of science and technology. One of the approaches that has been extensively studied, that is of great interest in recent decades, is the blind source separation (BSS), which aims, through multiple observations, to describe a physical phenomena by analyzing only the signals observed from these phenomena. The problem of BSS consists in recovering the independent components or sources from a mixture of the signals containing them using only statistical information. In this case, no information about the sources or the mixing process is utilized. In this work, four algorithms based on the coherence function as a cost function are proposed to solve the problem for several BSS scenarios: BSS linear instantaneous mixtures, instant mixes with BSS noise, BSS for independent and identically distributed Gaussian signals, and BSS of convolutive mixtures. Comparison against the state of the art algorithms is performed, and the satisfactory performance of our proposal is con?rmed. | |
| CICESE | |
| 2014 | |
| Tesis de doctorado | |
| Español | |
| Villavicencio Navarro, J. R.2014.La función coherencia como criterio de optimización en separación ciega de fuentes. Tesis de Doctorado en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California. 226 pp. | |
| TECNOLOGÍA DE LAS TELECOMUNICACIONES | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Electrónica y Telecomunicaciones |
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|---|---|---|---|---|
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