Orientadores: João Marcos Travassos Romano, Romis Ribeiro de Faissol Attux / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-12T15:14:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2008 / Resumo: Esta dissertação se propõe a estudar um novo método para separação cega de fontes baseado no modelo Post-Nonlinear, que une uma ferramenta de busca global baseada em computação bioinspirada a uma etapa de busca local conduzida pelo algoritmo FastICA. A idéia subjacente à proposta é procurar obter soluções precisas e eficientes usando de maneira parcimoniosa os recursos computacionais disponíveis. A nova proposta foi testada em diferentes cenários, e, em todos os casos, estabeleceram-se comparações com uma abordagem alternativa, cujo passo de otimização não inclui o estágio de busca local (ou "memética"). Os resultados obtidos por meio de simulações indicam que um bom compromisso entre desempenho e custo computacional foi, de fato, atingido. / Resumo: Esta dissertação se propõe a estudar um novo método para separação cega de fontes baseado no modelo Post-Nonlinear, que une uma ferramenta de busca global baseada em computação bioinspirada a uma etapa de busca local conduzida pelo algoritmo FastICA. A idéia subjacente à proposta é procurar obter soluções precisas e eficientes usando de maneira parcimoniosa os recursos computacionais disponíveis. A nova proposta foi testada em diferentes cenários, e, em todos os casos, estabeleceram-se comparações com uma abordagem alternativa, cujo passo de otimização não inclui o estágio de busca local (ou "memética"). Os resultados obtidos por meio de simulações indicam que um bom compromisso entre desempenho e custo computacional foi, de fato, atingido. / Abstract: This work deals with a new method for source separation of Post-Nonlinear mixtures that brings together an evolutionary-based global search and a local search step based on the FastICA algorithm. The rationale of the proposal is to attempt to obtain efficient and precise solutions using with parsimony the available computational resources. The new proposal was tested in different scenarios and, in all cases, we attempted to establish grounds for comparison with an alternative approach whose optimization step does not include the local (memetic) search stage. Simulation results indicate that a good tradeoff between performance and computational cost was indeed reached. / Abstract: This work deals with a new method for source separation of Post-Nonlinear mixtures that brings together an evolutionary-based global search and a local search step based on the FastICA algorithm. The rationale of the proposal is to attempt to obtain efficient and precise solutions using with parsimony the available computational resources. The new proposal was tested in different scenarios and, in all cases, we attempted to establish grounds for comparison with an alternative approach whose optimization step does not include the local (memetic) search stage. Simulation results indicate that a good tradeoff between performance and computational cost was indeed reached. / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/259288 |
Date | 12 August 2018 |
Creators | Dias, Tiago Macedo |
Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Attux, Romis Ribeiro de Faissol, 1978-, Romano, João Marcos Travassos, 1960-, Coradine, Luis Claudius, Lyra Filho, Christiano |
Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | English |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | 115 p. : il., application/pdf |
Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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