Fundamentos de los Algoritmos Adaptativos de Separación de Señales
Análisis de estabilidad y aplicaciones
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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 interpretad...
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.
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