Pokročilé metody slepé separace signálu a slepé dekonvoluce
Cíle projektu
Cílem projektu je rozvoj existujících metod pro slepou separaci signálu a pro slepou separaci konvolutorních směsí, které jsou důležité v biomedicíně, ve zpracování řeči a v telekomunikacích. Projekt bude navazovat na dříve získané výsledky řešitelů v této oblasti. V obecnější rovině půjde o vývoj efektivních algoritmů pro přibližnou vzájemnou diagonalizaci souboru matic a algoritmu pro neparametrický odhad vzájemné informace dvou nebo více náhodných veličin z jejich nezávislých realizací. Dále půjde ovývoj kombinovaných algoritmů, které se separují lineární směs signálů zároveň pomocí jejich předpokládané negaussovosti a nestacionarity, nebo nestacionarity a různosti frekvenčních spekter. Tyto metody budou aplikovány v úloze separace konvolutorních směsí řečových a akustických signálů, a při odstraňování artefaktů v datech z elektroencefalogramu (EEG).
Klíčová slova
independentcomponentanalysisrandomprocessesmutualinformation
Veřejná podpora
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
Program
Standardní projekty
Veřejná soutěž
Standardní projekty 12 (SGA02009GA-ST)
Hlavní účastníci
—
Druh soutěže
VS - Veřejná soutěž
Číslo smlouvy
102-09-1278
Alternativní jazyk
Název projektu anglicky
Advanced methods of blind source separation and blind deconvolution
Anotace anglicky
The proposed project aims at development of existing methods of blind source separation and blind separation of convolutive mixtures that are important in biomedicine, acoustics and speech processing, and in wireless communications. It will extend previous results of the appplicants in this area. In particular, goals of the project include design of computationally effective methods of approximate joint diagonalization of sets of matrices, improved algorithms for estimation of mutual information of twoor more random variables from their random realizations, design of algorithms of the blind separation that combine either non Gaussianity and nonstationarity or nonstationarity and spectral diversity to estimate the mixing mechanism. These methods will be applied in novel methods for blind separation of convolutive mixtures of acoustic and speech signals, and for artifact removal in biomedical signals, namely in electroencephalogram.
Vědní obory
Kategorie VaV
ZV - Základní výzkum
CEP - hlavní obor
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
CEP - vedlejší obor
BD - Teorie informace
CEP - další vedlejší obor
—
OECD FORD - odpovídající obory
(dle převodníku)10102 - Applied mathematics
10103 - Statistics and probability
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Hodnocení dokončeného projektu
Hodnocení poskytovatelem
U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)
Zhodnocení výsledků projektu
Projekt přispěl jak k teoretickým pracem, tak k aplikacím pokročilé slepé separace signálu. Hlavním teoretickým přínosem je technika separace směsi nestacionárních signálů, založená na tenzorové dekompozici. V aplikacích bylo úspěchem patentování metody?
Termíny řešení
Zahájení řešení
1. 1. 2009
Ukončení řešení
31. 12. 2013
Poslední stav řešení
U - Ukončený projekt
Poslední uvolnění podpory
12. 6. 2013
Dodání dat do CEP
Důvěrnost údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Systémové označení dodávky dat
CEP14-GA0-GA-U/01:1
Datum dodání záznamu
1. 7. 2014
Finance
Celkové uznané náklady
1 869 tis. Kč
Výše podpory ze státního rozpočtu
1 869 tis. Kč
Ostatní veřejné zdroje financování
0 tis. Kč
Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.
0 tis. Kč
Základní informace
Uznané náklady
1 869 tis. Kč
Statní podpora
1 869 tis. Kč
100%
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
CEP
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
Doba řešení
01. 01. 2009 - 31. 12. 2013