Resumen

La análisis de componentes independientes (ICA, por sus siglas en inglés) es una técnica de separación ciega de fuentes (BSS, por sus siglas en inglés) utilizada para la separación de las señales recibidas mezcladas. Los algoritmos de ICA se clasifican en algoritmos adaptativos y algoritmos por lotes. Los algoritmos adaptativos tienen un buen rendimiento en escenarios de variación temporal con alta complejidad computacional, mientras que los algoritmos por lotes tienen un mejor rendimiento de separación en canales cuasiestáticos con baja complejidad computacional. Entre los algoritmos por lotes, los algoritmos de ICA basados en gradientes funcionan bien, pero la selección del tamaño del paso es crítica en estos algoritmos. En este artículo se presenta un algoritmo de ICA de ascenso de gradiente con tamaño de paso adaptativo (ASS-GAICA). El algoritmo propuesto no requiere la selección del parámetro del tamaño del paso y presenta una mejora en la convergencia y el rendimiento de separación. Se utiliz

• Materias:Lector de pantalla Interfaz de usuario Localización en interiores Realidad virtual móvil Redes móviles
• Subjects:Screen reader User interface Indoor localization Mobile virtual reality Mobile networks
• Palabras claves:Análisis de componentes independientes; Separación ciega de fuentes; Algoritmos ICA; Algoritmos adaptativos; Algoritmos por lotes; Algoritmos ICA basados en gradientes.
• Keywords:Independent component analysis; Blind source separation; ICA algorithms; Adaptive algorithms; Batch algorithms; Gradient-based ICA algorithms