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- ¿Qué es el problema de separación de fuente ciega??
- ¿Qué es la separación de la fuente ciega en el aprendizaje automático??
- Qué algoritmo se usa para separar señales mixtas de diferentes fuentes?
- ¿Cómo funciona la separación de la fuente??
¿Qué es el problema de separación de fuente ciega??
La separación de la fuente ciega (BSS) se refiere a un problema en el que tanto las fuentes como la metodología de mezcla son desconocidas, solo hay señales de mezcla disponibles para un proceso de separación adicional. En varias situaciones es deseable recuperar todas las fuentes individuales de la señal mixta, o al menos segregar una fuente particular.
¿Qué es la separación de la fuente ciega en el aprendizaje automático??
3.3 BSS y su aplicación en BCI
BSS se refiere a un problema en el que las fuentes y la matriz de mezcla son indistintas y solo hay señales de observación disponibles para el procedimiento de separación. El objetivo es separar fuentes desconocidas e independientes utilizando señales de observación.
Qué algoritmo se usa para separar señales mixtas de diferentes fuentes?
La separación de fuentes ciegas de un solo canal (SCBSS) ha tenido muchos algoritmos para la señal mixta artificial, donde se supone que el número de fuentes de mezcla se conoce, y la señal mixta utilizada en el algoritmo de validación solo contiene dos fuentes de señal.
¿Cómo funciona la separación de la fuente??
En la separación de la fuente de audio, cada altavoz o fuente musical se ve como un grado de libertad disponible, mientras que cada canal o micrófono se considera una restricción que restringe un grado de libertad.
