Una vision unificada de los algoritmos de separacion ciega de fuentes
- Autores: Sergio A. Cruces Álvarez
- Directores de la Tesis: Luis Castedo (dir. tes.), Fernando Pérez González (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidade de Vigo ( España ) en 1999
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Miguel Angel Lagunas Hernández (presid.), José Luis Alba Castro (secret.), Luis de Almeida Borges (voc.), José Ignacio Acha Catalina (voc.), Jean Francois Cardoso (voc.)
- Materias:
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- Resumen
El objetivo de esta tesis doctoral es el de desarrollar una teoria que facilite una vision unificada de los algoritmos de separacion. Para ello se comprueba que la solucion a estos criterios se puede expresar en terminos de una inversion implicita de un estimador de la matriz de mezcla. Ademas, esta inversion implicita puede reemplazarse por una inversion iterativa cuando el estimador es robusto. Mediante esta tecnica y utilizando dos familias de estimadores distintos se proponen varios algoritmos de separacion equivariante con especiales propiedades de convergencia. Finalmente se demuestra como los algoritmos obtenidos no solo ofrecen una vision unificada de muchos de los algoritmos de separacion actuales sino que predecen la existencia de otros novedos algoritmos de separacion.
