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Imaginemos que estamos en una habitación charlando con otras personas y que previamente hemos colocado micrófonos con la intención de captar cada "voz". Sin embargo, esos micrófonos reciben combinaciones "lineales" de las voces. ¿Cómo podríamos recuperar cada una sin tener ninguna información ni sobre los interlocutores, ni sobre el modelo de propagación? La separación ciega de fuentes tiene la respuesta. En particular, el presente libro se centra en soluciones adaptativas que ajustan los coeficientes del sistema separador mediante recursiones muy sencillas que pueden ser interpretadas desde…mehr

Produktbeschreibung
Imaginemos que estamos en una habitación charlando con otras personas y que previamente hemos colocado micrófonos con la intención de captar cada "voz". Sin embargo, esos micrófonos reciben combinaciones "lineales" de las voces. ¿Cómo podríamos recuperar cada una sin tener ninguna información ni sobre los interlocutores, ni sobre el modelo de propagación? La separación ciega de fuentes tiene la respuesta. En particular, el presente libro se centra en soluciones adaptativas que ajustan los coeficientes del sistema separador mediante recursiones muy sencillas que pueden ser interpretadas desde distintos puntos de vista: Redes de Neuronas Artificiales, Teoría de Sistemas Dinámicos, Teoría de la Información, etc. Se exponen los fundamentos matemáticos que hay detrás de los principales algoritmos adaptativos, haciendo hincapié en un aspecto muchas veces olvidado en la literatura: el análisis de estabilidad.
Autorenporträt
Licenciada en Informática (1993) y Doctora en Informática (1999) por la Universidade da Coruña (UDC), España. Desde 1995 es profesora de la Facultad de Informática de la UDC donde, además, ha ocupado el puesto de Responsable de Calidad y Convergencia. Su investigación se centra en el procesado de señal y en la codificación de contenidos multimedia.