Resumo: Neste trabalho, estudamos o problema de BSS no contexto de misturas polinomiais sob três perspectivas: uma teórica - voltada ao estudo de separabilidade estrutural -, uma ligada à proposta de novas abordagens - especialmente como extensões de metodologias baseadas em redes recorrentes - e uma relacionada ao tratamento de problemas práticos como redução do efeito show-through na digitalização de documentos. A primeira dessas perspectivas levou à proposta de uma nova abordagem do problema de separação não-linear baseada numa formulação do problema instantâneo de inversão como uma tarefa de solução de um sistema de equações algébricas não-lineares. Essa abordagem levou à proposição de novos métodos para lidar com o problema LQ e também pode ser aplicada a outros modelos de mistura. A segunda perspectiva levou à construção de um arcabouço para tratamento do problema LQ baseado numa rede imunológica artificial, o qual trouxe uma menor demanda por informação a priori sobre o problema e provê maior robustez em termos de convergência global. Por fim, a aplicação do ferramental desenvolvido a problemas práticos de tratamento de imagens levou a um desempenho bastante satisfatório, encorajando a extensão futura para outros cenários de teste (como sensores químicos) Ver menos

Abstract: In this work, the BSS problem in the context of polynomial mixtures will be studied under three perspectives: a theoretical one, regarding the structural separability analysis; another related to the proposal of new methodologies - especially as extensions of algorithms based on recurrent networks - and finally, one regarding the solutions to real world problems, such as the reduction of the show-through effect produced by digitally scanning documents. The first such perspectives led to the proposal of a new approach to the nonlinear BSS problem, based on a formulation to the instantaneous inversion problem as the solution of a non-linear algebraic equation system. This approach led to the proposal of new methods to deal with the LQ problem, which may also be applied to other mixing models. The second perspective led to the development of an algorithm based on artificial immune system (AIS) to solve the LQ model, requiring less a priori information about the problem and providing better robustness in terms of global convergence. Finally, the application of the pro-posed methods to the practical problem of image treatment presented a very satisfactory performance, encouraging the possible extension to other test scenarios in the future, such as chemical sensors Ver menos