Orientador: João Marcos Travassos RomanoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Os problemas de desconvolução cega e separação cega de fontes são atraentes tanto pelas aplicações que lhes permeiam quanto pelos seus aspectos teóricos, sendo que a característica não supervisionada traz diversos desafios para a área de processamento digital de sinais. O presente trabalho aborda ambos os problemas, sendo que suas principais contribuições dizem respeito a métodos que exploram as propriedades de esparsidade dos sinais envolvidos. Nesse contexto, formulam-se teoremas que estabelecem condições suficientes, sobre os sinais envolvidos, capazes de garantir a desconvolução e a separação cega de sinais esparsos; e, ainda, critérios e algoritmos para a desconvolução e separação cega de sinais esparsos. Por fim, os métodos são aplicados em problemas de grande relevância no processamento de dados sísmicos de reflexão, tais como a desconvolução sísmica, a atenuação de reflexões múltiplas de superfície e a atenuação do ruído de ground-rollAbstract: The blind deconvolution and blind source separation problems are of great relevance due to their interesting theoretical and practical aspects. Moreover, their unsupervised characteristic constitutes a real challenge in digital signal processing. The present work deals with both problems and the major contributions are performed in the context of sparse signals. For that, theorems are stated in order to provide sufficient conditions over the involved signals to ensure the blind deconvolution and the blind source separation of sparse signals. In addition, based on the stated theorems, criteria and algorithms are proposed for both problems. Finally, these methods are applied in relevant seismic reflection problems: seismic deconvolution, surface-related multiple attenuation, and the attenuation of the ground-roll noiseDoutoradoTelecomunicações e TelemáticaDoutor em Engenharia Elétrica142714/2011-97362-13-7CNPQCAPES