Una vision unificada de los algoritmos de separacion ciega de fuentes
- CRUCES ALVAREZ, SERGIO ANTONIO
- Luis Castedo Zuzendaria
- Fernando Pérez González Zuzendarikidea
Defentsa unibertsitatea: Universidade de Vigo
Fecha de defensa: 1999(e)ko uztaila-(a)k 29
- Miguel Angel Lagunas Hernández Presidentea
- José Luis Alba Castro Idazkaria
- Jean Francois Cardoso Kidea
- Luis de Almeida Borges Kidea
- José Ignacio Acha Catalina Kidea
Mota: Tesia
Laburpena
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.