Novel fast random search clustering approach for mixing matrix identification in MIMO linear blind inverse problems with sparse inputs

In this paper we propose a novel fast random search clustering (RSC) algorithm for mixing matrix identification in multiple input multiple output (MIMO) linear blind inverse problems with sparse inputs. The proposed approach is based on the clustering of the observations around the directions given by the columns of the mixing matrix that occurs typically for sparse inputs. Exploiting this fact, the RSC algorithm proceeds by parameterizing the mixing matrix using hyperspherical coordinates, randomly selecting candidate basis vectors (i.e. clustering directions) from the observations, and accepting or rejecting them according to a binary hypothesis test based on the Neyman–Pearson criterion. The RSC algorithm is not tailored to any specific distribution for the sources, can deal with an arbitrary number of inputs and outputs (thus solving the difficult under-determined problem), and is applicable to both instantaneous and convolutive mixtures. Extensive simulations for synthetic and real data with different number of inputs and outputs, data size, sparsity factors of the inputs and signal to noise ratios confirm the good performance of the proposed approach under moderate/high signal to noise ratios. RESUMEN. Método de separación ciega de fuentes para señales dispersas basado en la identificación de la matriz de mezcla mediante técnicas de "clustering" aleatorio.

Determinación de la distribución de tamaño y número de partículas provenientes de motores diesel operando en trafico real con equipos embarcados

El presente trabajo se propone determinar la distribución de tamaño y número de partículas nanométricas provenientes de motores diésel con equipos embarcados en tráfico extraurbano. Para ello, se utilizaron equipos de medición de última generación en condiciones promedio de conducción en tráfico extraurbano por más de 800 km a lo largo del trayecto Madrid-Badajoz-Madrid mediante un vehículo característico del parque automotor español y se implementaron métodos novedosos y pioneros en el registro de este tipo de emisiones. Todo ello abre el camino para líneas de investigación y desarrollo que contribuirán a entender, dimensionar y cualificar el comportamiento de las partículas, así como su impacto en la calidad de vida de la población. El estudio hace dos grandes aportes al campo. Primero, permite registrar las emisiones en condiciones transitorias propias del tráfico real. Segundo, permite mantener controladas las condiciones de medición y evita la formación aleatoria de partículas provenientes de material volátil, gracias al sistema de adecuación de la muestra de gases de escape incorporado. Como resultado, se obtuvo una muestra abundante y confiable que permitió construir modelos matemáticos para calcular la emisión de partículas nanométricas, ultrafinas, finas y totales sobre las bases volumétrica, espacial y temporal en función de la pendiente del perfil orográfico de la carretera, siempre y cuando esté dentro del intervalo ±5.0%. Estos modelos de cálculo de emisiones reducen tanto los costos de experimentación como la complejidad de los equipos necesarios, y fundamentaron el desarrollo de la primera versión de una aplicación informática que calcula las partículas emitidas por un motor diésel en condiciones de tráfico extraurbano ("Partículas Emitidas por Motores Diésel, PEMDI). ABSTRACT The purpose of this research is to determine the distribution of size and number of nanometric particles that come from diesel engines by means of on-board equipment in extra-urban traffic. In order to do this, cutting-edge measuring equipment was used under average driving conditions in extra-urban traffic for more than 800 km along the Madrid-Badajoz-Madrid route using a typical vehicle from Spain's automotive population and innovative, groundbreaking registering methods for this type of emissions were used. All this paves the way for lines of research and development which should help understand, measure and characterize the behavior of such particles, as well as their impact in the quality of life of the general population. The study makes two important contributions to the field. First, it makes it possible to register emissions under transient conditions, which are characteristic to real traffic. Secondly, it provides a means to keep the measuring conditions under control and prevents the random formation of particles of volatile origin through the built-in adjustment system of the exhaust gas sample. As a result, an abundant and reliable sample was gathered, which enabled the building of mathematical models to estimate the emission of nanometric, ultrafine, fine and total particles on volumetric, spatial and temporal bases as a function of the orographic outline of the road within a ±5.0% range. These emission estimating models lower both the experimentation costs and the required equipment's complexity, and they provided the basis for the development of a first software application version that estimates the particles emitted from diesel engines under extra-urban traffic conditions (Partículas Emitidas por Motores Diésel, PEMDI).