Deconvolucion de señales dispersas mediante metodos de penalizacion

Laburpena

La presente tesis propone y analiza un conjunto de nuevos algoritmos de deconvolucion de señales dispersas. Estos algoritmos estan basados en la minimizacion de funcionales constituidos por la norma l2 del ruido y un determinado termino de penalizacion. El empleo de estos terminos de penalizacion puede verse como una tecnica de regularizacion (reduciendo el mal condicionamiento del problema de la deconvolucion) o como una tecnica bayesiana (asumiendo conocida la funcion densidad de probabilidad de la señal). Los metodos presentados en la tesis se concretan en la propuesta de: - el empleo de la norma l1 de la señal como termino de penalizacion; - el estudio de un nuevo modelo de señal dispersa y del termino de penalizacion conocido; y - el estudio de otros terminos de penalizacion ya empleados para la simplificacion de arquitecturas neuronales.