Separação cega de misturas convolutivas no domínio do tempo utilizando clusterização

• Autor(a) principal: Silva, Augusto Proença da
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/7480
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS; BSS;; ICA;; Clusterização;; Misturas Convolutivas.

O presente trabalho tem como objetivo a implementação de um algoritmo visando realizar a separação cega de misturas convolutivas no domínio do tempo, a fim de fornecer uma solução eficaz para o problema cocktail party, como é amplamente conhecido o problema de separação cega de fontes (BSS, do inglês Blind Source Separation). Para tal, o algoritmo se baseia no principio de componentes independentes (ICA – Independent Component Analysis) e na teoria de clusterização. Neste trabalho são apresentados os fundamentos teóricos associados a implementação do algoritmo, como não-gaussianidade e independência estatística. A eficácia do algoritmo implementado é verificada por meio de simulações realizadas em diferentes cenários.