Tópico en Procesamiento de Señales: Separación Ciega de Fuentes y Aplicaciones
- Autores
- Caiafa, César Federico
- Año de publicación
- 2011
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- En este artículo presentamos el problema de la Separación Ciega de Fuentes ("Blind Source Separation - BSS"), un tópico de gran interés en el área del Procesamiento de Señales con aplicaciones al procesamiento de imágenes satelitales y a la separación de fuentes de radiación en Radioastronomía entre otras.Los algoritmos de BSS (?Blind Source Separation - BSS") han sido desarrollados ampliamente durante los últimos 15 años y han sido aplicados con éxito a problemas prácticos en diversas áreas científicas y tecnológicas, a saber: separación de señales acústicas (audio), análisis de señales neuronales en Neurociencias, etc. (Comon & Jutten, 2010). Además, BSS también representa una herramienta muy útil para el procesamiento de imágenes satelitales y en Radioastronomía, dos aplicaciones que abordamos en este artículo.
Fil: Caiafa, César Federico. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Argentino de Radioastronomía. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Argentino de Radioastronomía; Argentina - Materia
-
Separación Ciega De Fuentes
Análisis de Componentes Independientes
Procesamiento de Señales - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
- OAI Identificador
- oai:ri.conicet.gov.ar:11336/110094
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En este artículo presentamos el problema de la Separación Ciega de Fuentes ("Blind Source Separation - BSS"), un tópico de gran interés en el área del Procesamiento de Señales con aplicaciones al procesamiento de imágenes satelitales y a la separación de fuentes de radiación en Radioastronomía entre otras.Los algoritmos de BSS (?Blind Source Separation - BSS") han sido desarrollados ampliamente durante los últimos 15 años y han sido aplicados con éxito a problemas prácticos en diversas áreas científicas y tecnológicas, a saber: separación de señales acústicas (audio), análisis de señales neuronales en Neurociencias, etc. (Comon & Jutten, 2010). Además, BSS también representa una herramienta muy útil para el procesamiento de imágenes satelitales y en Radioastronomía, dos aplicaciones que abordamos en este artículo. |
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