Original title: Implementace algoritmů slepé separace zdrojů v jazyce C/C++
Translated title: Implemetation of algorithms for blind source separation in C/C++ language
Authors: Funderák, Marcel ; Malý, Jan (referee) ; Míča, Ivan (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2008
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato práce se zabývá jednou z metod slepé separace zdrojů (BSS), která se nazývá analýza nezávislých komponent (z anglického Independent Component Analysis). Je uveden stručný teoretický podklad, ve kterém jsou vysvětleny základní poznatky důležité pro odvození jednotlivých algoritmů ICA. Tyto teoretické poznatky zahrnují zejména vysvětlení základních znalostí ze statistiky. V další části jsou popsány metody vhodné k předzpracování vstupních signály – analýza hlavních komponent (PCA) a bělení signálů. Zejména bělení je důležitou součástí řešení algoritmů ICA. Poté jsou již nastíněna různá řešení algoritmů ICA, jakož i úvod do této problematiky. Mezi uvedenými postupy lze vyzvednout popis algoritmů FastICA, které se jeví jako velice vhodné pro počítačové zpracování, jelikož jsou robustní a také nejsou výpočetně náročné oproti jiným metodám. Dále je nastíněno zpracování jednoho algoritmu ICA v jazyce C++, konkrétně algoritmus FastICA pro komplexní signály. This thesis is describing one of the methods of Blind Source Separation (BSS) which is Independent Component Analysis. There is shown some brief introduction to the theory behind in which there are explained some basic findings. These findings are important for understanding the theory behind algorithms of ICA. These theoretical findings include primarily explanations of basic knowledge of statistics science. In next part there are described methods which are advisable for preprocessing of input signals – mainly Principal Component Analysis (PCA) and whitening of signals. Mainly whitening is very important part of solution of ICA algorithms. Then there are described different ICA algorithm solutions and especially introduction in this problematic. FastICA algorithm description is mainly depicted because it is very good for computer processing since it is strong and it is less computer demanding than other algorithms. After that follows implementation of one of the ICA algorithm in C++ programming language. FastICA algorithm for complex valued signal was chosen.
Keywords: algorithm; blind source separation; C++; FastICA; implementation; independent component analysis; whitening; algoritmus; analýza nezávislých komponent; bělení; C++; FastICA; implementace; slepá separace zdrojů

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/17603

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-570886


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses