Sobre critérios lp em desconvolução preditiva e separação cega de fontes

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Brotto, Renan Del Buono, 1993-
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1637537
Resumo: Orientadores: João Marcos Travassos Romano, Kenji Nose Filho
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spelling Sobre critérios lp em desconvolução preditiva e separação cega de fontesAbout lp criteria in predictive deconvolution and blind source separationProcessamento de sinaisDesconvoluçãoSeparação cega de fontesSignal processingDeconvolutionBlind source separationOrientadores: João Marcos Travassos Romano, Kenji Nose FilhoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Nesta dissertação estudamos a recuperação de informação sob a ótica da área de processamento de sinais. Nossos estudos foram direcionados a dois problemas clássicos desta área: desconvolução não supervisionada e separação cega de fontes. Buscamos recuperar a informação de interesse por meio de critérios baseados nas normas lp, os quais permitem explorar as características de esparsidade (adotando p=1) e antiesparsidade (adotando p igual infinito) dos sinais envolvidos. Justificamos a relação entre p e as propriedades de interesse estabelecendo uma correspondência entre as normas lp e o estimador de Máxima Verossimilhança para a distribuição Gaussiana generalizada. Abordamos o problema de desconvolução por meio dos filtros de erro de predição lp, com p diferente de, na equalização de canais de fase mínima e máxima. O método proposto apresenta um desempenho superior ao da metodologia clássica, permitindo obter filtros com resposta de fase não mínima. Os FEPs lp também são capazes de produzir sinais de erro de predição que apresentam descorrelação não linear. Também aplicamos as normas lp na separação cega de fontes, apresentando uma demonstração da suficiência da antiesparsidade como informação a priori para esta tarefa. Com isto, empregamos um método de separação composto por duas etapas: uma etapa de pré-processamento, na qual realizamos um branqueamento sobre as misturas, seguida pela etapa em que aplicamos uma matriz de rotação sobre os sinais descorrelacionados. Ajustamos a matriz de rotação através da norma l1 quando estamos interessados em fontes esparsas e pela norma infinito quando visamos recuperar sinais antiesparsos. Em nossas simulações, conseguimos recuperar até 10 fontes com uma boa precisão (medida em termos de SIR), além do método proposto apresentar um bom desempenho na presença de ruídoAbstract: This dissertation deals with the recovering of information from the perspective of signal processing concepts. We focus our studies in two classical problems of the area: unsupervised deconvolution and blind source separation. We aim to retrieve the desired information applying lp norms based-criteria, which allow us to explore sparse (p=1) and antisparse (p equal to infinity) features of the involved signals. We justify the relation between the value of p and the property of interest by estabilishing a relationship between the lp norms and the Maximum Likelihood estimator for generalized Gaussian distributions. We approach the deconvolution problem by means of the lp prediction error filter, with p different from 2, in channels with minimum and maximum phase response. The proposed method shows a superior performance when compared with the classical approach, allowing nonminimum phase response for the filters. The lp PEF, with p different from 2, are also able to provide nonlinear uncorrelated prediction error signals. We also apply the lp norms in blind source separation, proving that the antisparsity can be used as prior information for the task. The proposed separation method is composed of two steps: first, as a pre-processing step, we apply a whitenning filter on the mixtures; then we apply a rotation on the uncorrelated mixtures, completing the separation. The rotation matrix is adjusted by the l1 norm, when we are interested in sparse sources, and by the infinity norm when dealing with antisparse signals. In our simulations, we were able to recover up to 10 sources and the proposed method presented a good performance in noisy scenariosMestradoTelecomunicações e TelemáticaMestre em Engenharia ElétricaFAPESP2017/13025-2CAPES[s.n.]Romano, João Marcos Travassos, 1960-Nose-Filho, Kenji, 1986-Cavalcante, Charles CasimiroFerrari, RafaelUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASBrotto, Renan Del Buono, 1993-20192019-08-15T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (121 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1637537BROTTO, Renan Del Buono. Sobre critérios lp em desconvolução preditiva e separação cega de fontes. 2019. 1 recurso online (121 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1637537. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1095031Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2019-11-19T14:02:57Zoai::1095031Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2019-11-19T14:02:57Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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