Desconvolução não-supervisionada baseada em esparsidade - Fernandes, Tales Gouveia (2016)
O presente trabalho analisa o problema de desconvolução não-supervisionada de sinais abordando a característica esparsa dos sinais envolvidos. O problema de desconvolução não-supervisionada de sinais se assemelha, em muitos aspectos, ao problema de separação cega de fontes, que consiste basicamente de se estimar sinais a partir de versões que correspondem a misturas desses sinais originais, denominados simplesmente de fontes. Ao aplicar a desconvolução não-supervisionada é necessario explorar características dos sinais e/ou do sistema para auxiliar na resolução do problema. Uma dessas características, a qual foi utilizada neste trabalho, é o conceito de esparsidade. O conceito de esparsidade está relacionado a sinais e/ou sistemas em que toda a informação está concentrada em uma quantidade pequena de valores, os quais representam a informação real do que se queira analisar sobre o sinal ou sobre o sistema. Nesse contexto, há critérios que estabelecem condições suficientes, sobre os sinais e/ou sistemas envolvidos, capazes de garantir a desconvolução dos mesmos. Com isso, os algoritmos para recuperação dos sinais e/ou sistemas utilizarão os critérios estabelecidos baseado na característica esparsa dos mesmos. Desta forma, neste trabalho será feito a comparação de convergência dos algoritmos aplicados em alguns cenários específicos, os quais definem o sinal e o sistema utilizados. Por fim, os resultados obtidos nas simulações permitem obter uma boa ideia do comportamento dos diferentes algoritmos analisados e a viabilidade de uso no problema de desconvolução de sinais esparsos.