A multi-objective optimization approach for blind source separation

dc.creatorPelegrina, Guilherme Dean, 1989-
dc.date2017
dc.date2017-02-08T00:00:00Z
dc.date2017-05-17T18:51:22Z
dc.date2017-05-17T18:51:22Z
dc.date.accessioned2018-03-29T02:09:14Z
dc.date.available2018-03-29T02:09:14Z
dc.identifierPELEGRINA, Guilherme Dean. Uma abordagem baseada em otimização multiobjetivo para o problema de separação cega de fontes. 2017. 1 recurso online (95 p.). Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências Aplicadas, Limeira, SP.
dc.identifierhttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/322038
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1311592
dc.descriptionOrientador: Leonardo Tomazeli Duarte
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências Aplicadas
dc.descriptionResumo: Vários problemas em processamento de sinais são formulados como problemas de separação cega de fontes. Classicamente, tais problemas são resolvidos através da otimização de um critério de separação relacionado a informações sobre o conjunto de sinais fonte. No entanto, em diversas situações práticas, há mais de uma informação sobre as fontes e, consequentemente, mais de um critério de separação pode ser construído para resolver o problema. Assim, este trabalho propõe a aplicação da abordagem multiobjetivo, cuja resolução é obtida através da otimização simultânea de mais de um critério, para resolver os problemas no contexto da separação cega de fontes. Com o intuito de demonstrar a aplicabilidade desta abordagem, experimentos numéricos foram realizados de maneira a comparar as soluções obtidas através da abordagem multiobjetivo com as soluções otimizando individualmente cada critério. Os resultados sugerem que a abordagem multiobjetivo fornece soluções que, analisadas pelo tomador de decisão envolvido no problema, são melhores que as alcançadas quando apenas um critério é levado em consideração no modelo
dc.descriptionAbstract: Several problems in signal processing are formulated as blind source separation problems. Classically, these problems are solved through the optimization of a separation criterion related to the source signals. However, in many practical situations, there is more than one information about the sources and, consequently, more than one separation criterion can be built to solve the problem. Therefore, this work proposes the application of a multi-objective approach, whose resolution is achieved by simultaneous optimization of more than one criterion, to solve blind source separation problems. With the purpose of demonstrating the applicability of this approach, numerical experiments were performed in order to compare the solutions obtained by the multi-objective approach with the solutions optimizing each criterion individually. The results suggest that the multi-objective approach provides solutions that, analyzed by the decision makers involved in the problem, are better than those achieved when only one criterion is taken into account in the model
dc.descriptionMestrado
dc.descriptionPesquisa Operacional e Gestão de Processos
dc.descriptionMestre em Engenharia de Produção e de Manufatura
dc.description2014/27108-9
dc.descriptionFAPESP
dc.format1 recurso online (95 p.) : il., digital, arquivo PDF.
dc.formatapplication/pdf
dc.publisher[s.n.]
dc.relationRequisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
dc.subjectSeparação cega de fontes
dc.subjectOtimização multiobjetivo
dc.subjectAlgoritmos evolutivos
dc.subjectBlind source separation
dc.subjectMulti-objective optimization
dc.subjectEvolutionary algorithms
dc.titleUma abordagem baseada em otimização multiobjetivo para o problema de separação cega de fontes
dc.titleA multi-objective optimization approach for blind source separation
dc.typeTesis


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