@MASTERSTHESIS{ 2011:737937840,
 	title = {Estudo da melhoria da taxa de aprendizagem de um algoritmo para separa??o cega de fontes utilizando t?cnicas vindas da teoria de redes neurais},
 	year = {2011},
 	url = "http://tede.inatel.br:8080/tede/handle/tede/119",
 	abstract = "RESUMO:
 Este trabalho se dedica ao estudo da aplica??o de algumas t?cnicas de adapta??o din?mica do passo de aprendizagem vindas da teoria de redes neurais ao problema da separa??o cega de sinais misturados convolutivamente. Estas t?cnicas s?o estudadas com o objetivo de analisar sua influ?ncia na converg?ncia e estabilidade do algoritmo para separa??o cega adotado aqui. As t?cnicas para adapta??o do passo de aprendizagem abordadas neste trabalho s?o utilizadas para a separa??o cega de misturas convolutivas reais e sint?ticas.
 Al?m do estudo da utiliza??o das t?cnicas de adapta??o din?mica do passo de aprendizagem, avaliou-se tamb?m algumas modifica??es no algoritmo para separa??o cega com o intuito de diminuir sua complexidade computacional e melhorar sua converg?ncia, ou seja, diminuir o tempo de converg?ncia e obter o maior n?vel de separa??o poss?vel. Por fim, apresenta-se os resultados de experimentos que mostram a utilidade do algoritmo adotado neste trabalho na de-reverbera??o e denoising de sinais de voz misturados convolutivamente com ru?dos.",
 	publisher = {Instituto Nacional de Telecomunica??es},
 	scholl = {Mestrado em Engenharia de Telecomunica??es},
 	note = {Instituto Nacional de Telecomunica??es}
}