{"id":98960,"date":"2010-03-02T00:00:00","date_gmt":"2010-03-02T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/metodos-kernel-para-identificacion-igualacion-y-separacion-no-lineal-de-senales\/"},"modified":"2010-03-02T00:00:00","modified_gmt":"2010-03-02T00:00:00","slug":"metodos-kernel-para-identificacion-igualacion-y-separacion-no-lineal-de-senales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/tecnologia-de-las-telecomunicaciones\/metodos-kernel-para-identificacion-igualacion-y-separacion-no-lineal-de-senales\/","title":{"rendered":"M\u00e9todos kernel para identificaci\u00f3n, igualaci\u00f3n y separaci\u00f3n no lineal de se\u00f1ales"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Steven Van Vaerenbergh <\/strong><\/h2>\n<p>En la \u00faltima d\u00e9cada, los m\u00e9todos kernel (m\u00e9todos n\u00facleo) han demostrado ser t\u00e9cnicas muy eficaces en la resoluci\u00f3n de problemas no lineales. Parte de su \u00e9xito puede atribuirse a su s\u00f3lida base matem\u00e1tica dentro de los espacios de hilbert generados por funciones kernel (\u00abreproducing kernel hilbert spaces\u00bb, rkhs); y al hecho de que resultan en problemas convexos de optimizaci\u00f3n. Adem\u00e1s, son aproximadores no lineales universales y la complejidad computacional que requieren es moderada. Gracias a estas caracter\u00edsticas, los m\u00e9todos kernel constituyen una alternativa atractiva a las t\u00e9cnicas tradicionales no lineales, como las series de volterra, los filtros de polin\u00f3micos y las redes neuronales. Los m\u00e9todos kernel tambi\u00e9n presentan ciertos inconvenientes que deben ser abordados adecuadamente en las distintas aplicaciones, por ejemplo, las dificultades asociadas al manejo de grandes conjuntos de datos y los problemas de sobreajuste ocasionados al trabajar en espacios de dimensionalidad infinita.  en este trabajo se desarrolla un conjunto de algoritmos basados en m\u00e9todos kernel para resolver una serie de problemas no lineales, dentro del \u00e1mbito del procesado de se\u00f1al y las comunicaciones. En particular, se tratan problemas de identificaci\u00f3n e igualaci\u00f3n de sistemas no lineales, y problemas de separaci\u00f3n ciega de fuentes no lineal (\u00abblind source separation\u00bb, bss). La motivaci\u00f3n de este trabajo se basa en la observaci\u00f3n de que los m\u00e9todos kernel son capaces de resolver problemas no lineales de manera eficiente y precisa con un gasto computational razonable, lo cual posibilita su implementaci\u00f3n en tiempo real. Esta tesis se divide en tres partes. La primera parte consiste en un estudio de la literatura sobre los m\u00e9todos kernel y sus aplicaciones al procesado de se\u00f1al. Las contribuciones de esta tesis al estado de arte se detallan en la segunda y tercera partes. Puesto que los problemas tratados est\u00e1n muy relacionados, se dividen las contribuciones bas\u00e1ndose en las t\u00e9cnicas aplicadas. Espec\u00edficamente, en la parte ii se aplican t\u00e9cnicas de regresi\u00f3n con kernels yen la parte iii se desarrollan m\u00e9todos basados en el agrupamiento espectral.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>M\u00e9todos kernel para identificaci\u00f3n, igualaci\u00f3n y separaci\u00f3n no lineal de se\u00f1ales<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 M\u00e9todos kernel para identificaci\u00f3n, igualaci\u00f3n y separaci\u00f3n no lineal de se\u00f1ales <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Steven Van Vaerenbergh <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Cantabria<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 03\/02\/2010<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Luis Ignacio Santamar\u00eda Caballero<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Antonio Artes rodriguez <\/li>\n<li>Juan  Jos\u00e9 Murillo fuentes (vocal)<\/li>\n<li>gustavo Camps valls (vocal)<\/li>\n<li>jeronimo Arenas garcia (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Steven Van Vaerenbergh En la \u00faltima d\u00e9cada, los m\u00e9todos kernel (m\u00e9todos n\u00facleo) han demostrado ser t\u00e9cnicas muy 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