(2017) Niegowski, Maciej; Zivanovic, Miroslav; Ingeniería Eléctrica y Electrónica; Ingeniaritza Elektrikoa eta Elektronikoa
La separación de fuentes en el procesamiento de señales digitales, consiste en encontrar las mejores aproximaciones de las componentes de una mezcla de señales. Aunque en la mayoría de los casos no se dispone de antemano de una información detallada sobre las fuentes, es posible realizar una separación parcial. Uno de los posibles métodos es la factorización de matrices no negativa (NMF). A pesar de su creciente popularidad en la comunidad de procesamiento de señales biomédicas, se presta poca atención a los importantes inconvenientes que a menudo impiden su uso de forma directa.
Uno de estos inconvenientes es la inicialización aleatoria del algoritmo, lo que a menudo lleva a un mínimo local y a resultados irreproducibles. La selección del rango de las fuentes individuales es a menudo engañosa. Una solución habitual para este problema es asignar el rango de acuerdo con la cantidad de fuentes y luego ajustarlo mediante un procedimiento iterativo de prueba y error. Desafortunadamente, este procedimiento es computacionalmente costoso y no hay garantía de que converja al rango óptimo para cada fuente. Otro aspecto importante es la transformación utilizada para pasar del dominio del tiempo a la representación no negativa (matricial) y viceversa.
En la presente tesis se abordan los problemas mencionados y se proponen nuevas características para algoritmo, tales como: estimación inequívoca del rango no-negativo e inicialización con estructuras cuidadosamente diseñadas. Todos los métodos propuestos se han comparado con al menos dos de referencia.
