Sensibilidade da Separação Cega de Fontes à Variação do Comprimento dos Filtros de Separação e da Ordem da Estatística Usada na Função Custo

Métodos de separação cega de fontes têm sido propostos para melhoria de desempenho em sistemas automáticos de reconhecimento de fala, sistemas de auxı́lio à audição e análise de sinais biomédicos, entre outros. Neste artigo empregamos técnicas recentes, baseadas na análise de componentes independentes (ICA), para separação de sinais misturados de forma convolutiva e avaliamos experimentalmente a melhoria de desempenho destas estruturas quando os filtros de separação têm comprimento maior que os filtros de mistura e também quando a função custo contempla estatı́sticas de ordem superior.