| 초록 |
본 발명은 혼합된 신호들의 맹목 분리 및 복구를 위한 통계적인 신호 처리, 신경형태(neuromorphic) 시스템들, 그리고 미세전자 수행 기법들의 집합을 통합한 것이다. 수신된 원래 신호들의 혼합들과 함수들의 집합을 처리하여 원래 신호들을 분리, 식별, 그리고 복구하기위한 구조들, 구성들, 알고리즘들, 그리고 디바이스들의 집합이 설명된다. 언급된 구조들, 구성들, 알고리즘들, 그리고 디바이스들의 적응 특성은 수신되고, 측정되고, 기록되고, 또는 저장된 신호들 혹은 그 함수들의 처리를 기반으로 한다. 상기 신호 혼합에서 원래 신호 내용의 분리 및 복구를 달성하기위해서 단독 또는 다른 기준들과 연결되어 사용될 수 있는 다수의 기준들이 있다. 상기 구성은 미세전자 회로들의 디지탈 영역 및 아날로그 영역에서 수행할 수 있는 이산-시간 및 연속-시간 공식들 모두를 수용한다. 본 발명은 다중-소스 맹복 신호 분리/복구에 대한 적응성 갱신 법칙들을 이용하는 역학 구조들의 개발 및 공식화에 초점을 맞춘다. 본 발명의 시스템은 상기 원래 신호들에 대한 최소한의 가정 만으로 변화하는 간섭 환경들에서 혼합된 몇몇 미지의신호들을 적응성 맹목 분리 및 복구하도록 한다. 본 발명의 시스템은 멀티플렉스되지 않은 매질 공유, 적응성 간섭 배제, 음향 센서들, 음향 진단들, 의학적 진단 및 사용, 연설, 음성, 언어 식별 및 처리, 유선 및 무선 변조 통신 신호 수신기들, 그리고 셀방식 통신들에 대한 실질적인 적용성을 가진다. 본 발명은 갱신 법칙들의 집합을 소개하고, 비선형 신경 네트워크의 출력 엔트로피의 공통정보 최소화와 정보 최대화를 연결하며, 특히 혼합된 신호들의 맹목 분리, 식별 그리고 복구에 대한 기법들에 관한 것이다. 본 발명은 상기 원래 신호들에 대한 최소한의 가정 만으로 변화하는 간섭 환경들에서 혼합된 몇몇 미지의신호들에 대한 적응성 맹목 분리 및 복구 허용을 추구한다. |
