Fundamentos del análisis en componentes independientes basado en métodos geométricos

Resumen

En muchas aplicaciones de tratamiento y transmisión de señal, las señales captadas en los receptores pueden ser mezclas de señales procedentes de varias fuentes. Dichas fuentes emiten las señales, que se transmiten a través de un medio material, el cual puede alterarlas, interfiriendo entre ellas o añadiéndoles ruido. El problema de ls Separación Ciega de Fuentes (Blind Sources Separation - BSS) consiste en tratar de reconstruir las señales originales (So1, ..Sop) partiendo de las señales mezcladas (e1,..ep) sin saber ni la naturaleza de las señales originales ni cómo se han mezclado o interferido entre ellas. A priori, el número de fuentes de señal, no tiene porqué coincidir con el número de observaciones. La mezcla de señales tiene lugar en el medio en que se propagan y en los sensores. El problema de separación ciega de fuentes fue enunciado por primera vez en 1985 por los profesores Hérault, Jutten y Ans del Laboratorio de Tratamiento de Imágenes y Reconocimiento de Formas del Instituto Nacional Politécnico de Grenoble (Francia), y desde que fuera planteado el problema, éste ha suscitado el interés de muy diversos investigadores en el campo del tratamiento de señales. El concepto de la separación ciega de fuentes ha abierto un capítulo de gran relevancia en la Teoría de Señales, con aplicaciones en una gran diversidad de campos (radiocomunicaciones, procesamiento de voz y de imágenes, biomedicina, sensores inteligentes, etc.). Se han desarrollado diferentes técnicas para intentar resolver este problemas, con mayor o menor éxito. Dado que la mezcla de señales tiene lugar o bien en el medio en que se propagan, o bien en los sensores que captan las señales, se han realizado diferentes modelados del problema para poder abordar su resolución. En casi todas ellas, para representar la influencia que el medio material o canal de transmisión realiza sobre las señales, se hace uso de algún modelo del mismo.