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Previous issue date: 2012-02-10 / This work derives and evaluates a nonlinear method for Blind Source Extraction (BSE) in a
Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS) framework. For extracting the desired signal from
a mixture a priori information about the autocorrelation function of that signal translated in a
linear transformation of the Gram matrix of the nonlinearly transformed data to the Hilbert
space. Our method proved to be more robust than methods presented in the literature of BSE
with respect to ambiguities in the available a priori information of the signal to be extracted.
The approach here introduced can also be seen as a generalization of Kernel Principal
Component Analysis to analyze autocorrelation matrices at specific time lags. Henceforth, the
method here presented is a kernelization of Dependent Component Analysis, it will be called
Kernel Dependent Component Analysis (KDCA). Also in this dissertation it will be show a
Information-Theoretic Learning perspective of the analysis, this will study the transformations
in the extracted signals probability density functions while linear operations calculated in the
RKHS. / Esta dissertação deriva e avalia um novo método nãolinear para Extração Cega de Sinais
através de operações algébricas em um Espaço de Hilbert Reproduzido por Kernel (RKHS, do
inglês Reproducing Kernel Hilbert Space). O processo de extração de sinais desejados de
misturas é realizado utilizando-se informação sobre a estrutura temporal deste sinal desejado.
No presente trabalho, esta informação temporal será utilizada para realizar uma transformação
linear na matriz de Gram das misturas transformadas para o espaço de Hilbert. Aqui, mostrarse-
á também que o método proposto é mais robusto, com relação a ambigüidades sobre a
informação temporal do sinal desejado, que aqueles previamente apresentados na literatura
para realizar a mesma operação de extração. A abordagem estudada a seguir pode ser vista
como uma generalização da Análise de Componentes Principais utilizando Kerneis para
analisar matriz de autocorrelação dos dados para um atraso específico. Sendo também uma
kernelização da Análise de Componentes Dependentes, o método aqui desenvolvido é
denominado Análise de Componentes Dependentes utilizando Kerneis (KDCA, do inglês
Kernel Dependent Component Analysis). Também será abordada nesta dissertação, a
perspectiva da Aprendizagem de Máquina utilizando Teoria da Informação do novo método
apresentado, mostrando assim, que transformações são realizadas na função densidade de
probabilidade do sinal extraído enquanto que operação lineares são calculadas no RKHS.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/476 |
| Date | 10 February 2012 |
| Creators | Santana Júnior, Ewaldo éder Carvalho |
| Contributors | BARROS FILHO, Allan Kardec Duailibe |
| Publisher | Universidade Federal do Maranhão, PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET, UFMA, BR, Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA, instname:Universidade Federal do Maranhão, instacron:UFMA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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