Resumen

Se propone un método de optimización de curtosis para mejorar las cualidades de la señal separada ciegamente basado en el algoritmo de extend-infomax. La curtosis de la señal de origen hipotética fue optimizada basándose en la función de densidad de probabilidad de señales sub-gaussianas. Los parámetros obtenidos después de la optimización de la curtosis fueron luego utilizados para validar la efectividad del algoritmo, lo que mostró que el tiempo de ejecución del algoritmo se redujo significativamente y las cualidades de las señales separadas se mejoraron. Utilizando la curtosis como variable de control, se realizó un análisis de varianza de un solo sentido (ANOVA) en las métricas de rendimiento del algoritmo, el número de iteraciones y la relación señal-ruido de la señal separada. Los resultados mostraron que había diferencias significativas en las métricas anteriores bajo diferentes niveles de curtosis. Las curvas de valores promedio de las métricas indican que, con el aumento de la curtosis de la señal de origen hipotética, el rendimiento del algoritmo mejoraba.

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Curtosis; Método de optimización; Calidades de señal separadas a ciegas; Algoritmo extend-infomax; Función de densidad de probabilidad; Señales subgaussianas
• Keywords:Kurtosis; Optimization method; Blind separated signal qualities; Extend-infomax algorithm; Probability density function; Sub-Gaussian signals