Dr.-Ing. Michael Muma

Mitarbeiter des Fachgebiets Signalverarbeitung am Institut für Nachrichtentechnik, TU Darmstadt.

Work Merckstraße 25
64283 Darmstadt

Raum: S3|06 264

work +49 6151 16-21346
fax +49 6151 16-21342

muma@spg.tu-...

Sprechstunde: Dienstag, 14-17h

Seit 2014 arbeitet Michael Muma als Postdoctoral Research Fellow, Lehrbeauftragter und Nachwuchsgruppenleiter (Athene Young Investigator) im Fachgebiet Signalverarbeitung an der TU Darmstadt. Er hat das Promotionsrecht.

Forschung

Der Forschungsscherpunkt von Michael Muma ist die robuste statistische Signalverarbeitung mit Fokus auf dezentralen Algorithmen, sowie korrelierten und multivariaten Daten.

Michael Fauß, Abdelhak Zoubir und Michael Muma werdemn ein Tutorial mit dem Titel Robust Data Science: Modern Tools for Detection, Clustering and Cluster Enumerationbei der IEEE ICASSP 2020 halten.

Im Mai 2019 wurde Michael Muma Associate Editor der IEEE Transactions on Signal Processing ernannt.

Michael Muma ist Guest Editor der 2019 Elsevier Signal Processing Special Issue on Statistical Signal Processing Solutions and Advances for Data Science: Complex, Dynamic and Large-scale Settings.

Im Dezember 2018 wurde Dr.-Ing. Muma zum Lehrbeauftragen für die Vorlesung Robust Signal Processing With Biomedical Applications und das Projektseminar Robust and Biomedical Signal Processing ernannt.

Im Oktober 2018, erschien das Buch Robust Statistics for Signal Processingby Abdelhak M. Zoubir, Visa Koivunen, Esa Ollila and Michael Muma was published bei Cambridge University Press.

Abdelhak M. Zoubir, Visa Koivunen, Yacine Chakhchoukh and Michael Muma erhielten den 2017 IEEE Signal Processing Magazine Best Paper Award für ihren Artikel Robust Estimation in Signal Processing: A tutorial-style treatment of fundamental concepts.

Im Oktober 2017 wurde Dr.-Ing. Muma zum Athene Young Investigator der Technischen Universität Darmstadt ernannt. Das TU-Programm Athene Young Investigator fördert die frühe wissenschaftliche Selbständigkeit von herausragenden Nachwuchswissenschaftlerinnnen und Nachwuchswissenschaftlern mit dem Karriereziel Professur. Das von Dr.-Ing Muma vorgeschlagene Forschungsprojekt trägt den Titel „Robuste Statistik für Fortgeschrittene Signalverarbeitung“. Mit der Ernennung zum Athene Young Investigator erhält Dr.-Ing. Muma auch das Promotionsrecht.

Im September 2016 organisierte er die Joint IEEE SPS and EURASIP Summer School on Robust Signal Processing Rüdesheim (Rhine), Germany. Material und weitere Information ist hier verfügbar: www.rosip2016.org

Von 2013-2016 leitete er das Arbeitspaket „Robust Distributed Multi-Source Detection and Labelling“ des EU Future and Emerging Technologies (FET) Projekts HANDiCAMS (Heteregenous Ad-Hoc Networks for Distributed, Cooperative, and Adaptive Multimedia Signal Processing), das sich mit robusten dezentralen Verfahren der Signalverarbeitung für drahtlose Sensornetze beschäftigt. Infos zu diesem Projekt sind hier zu finden: www.handicams-fet.eu

Das von Michael betreute Studenten-Team der Technischen Universität Darmstadt ist der diesjährige Gewinner des internationalen IEEE Signal Processing Cups 2015. Der IEEE Signal Processing Cup ist ein renommierter Wettbewerb, bei dem mehr als 50 Teams aus der ganzen Welt antreten um eine anspruchsvolle und interessante Aufgabe aus dem Bereich der Signalverarbeitung lösen. In diesem Jahr war das Wettbewerbsthema die „Herzfrequenzschätzung bei körperlicher Belastung mit Photoplethysmographischen (PPG) Messungen am Handgelenk“.

Michael arbeitete von 2009-2014 als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet Signalverarbeitung. Seine Doktorarbeit beschäftigte sich Schwerpunktmäßig mit robusten statistischen Methoden für die Signalverarbeitung mit Anwendungen in der Biomedizin und Sensorgruppensignalverarbeitung. 2014 promovierte er mit Auszeichnung (summa cum laude) zum Thema „Robust Estimation and Model Order Selection for Signal Processing“ (Download PhD thesis here).

In seiner Diplomarbeit entwickelte er in der School of Optometry in Brisbane, Australien, eine Zeit-Frequenzabhängige Kohärenzanalyse die den Einfluss von Puls- und Atmungssignalen auf die dynamischen Aberrationen des menschlichen Auges aufzeigte.

Seine Studienarbeit beschäftigte sich mit der Parameterschätzung zur Augenliederkennung in videokeratoskopischen Bildern.

Lehre

Lehrbeauftragter

Robust Signal Processing With Biomedical Applications (SS 2019)
Robust and Biomedical Signal Processing(WS 2019/2020)

Assistent

Biomedical Lab(WS 2019/2020)
Adaptive Filters (SS 2011)
Speech and Audio Signal Processing (WS 2011/2012)
Stochastische Signale und Systeme (SS 2009, SS 2010, SS 2011)
Multirate Signal Processing (WS 2009/2010)
Praktikum Digitale Signalverarbeitung (WS 2009/2010, SS 2010, WS 2010/2011)
Signal Detection and Parameter Estimation (SS 2013, WS 2018/2019)
Advanced Topics in Statistical Signal Processing (SS 2014, SS 2018)

Betreuung von Dissertationen und Studentischen Arbeiten

Aktuelle Dissertationen

Jasin Machkour Robust and Adaptive Statistical Learning for High-Dimensional Data

Abgeschlossene Dissertationen

Freweyni Teklehaymanot Robust and Distributed Cluster Enumeration and Labelling (2019)
Tim Schäck Photoplethysmography-Based Biomedical Signal Processing (Co-Supervision), 2018.
Marlene Dejá Response Synchrony and Response Patterning of Psychophysiological Parameters in Emotion (Co-Supervision), 2018.
Lala Khadidja Hamaidi Robust Distributed Multi-Source Detection and Labelling in Wireless Acoustic Sensor Networks (Co-Supervision), 2018.

Aktuelle Master und Bachelorprojekte

Felicia Ruppel Robustes statistisches Lernen für hochdimensionale Daten mit Ausreißern
Christian Schroth Robuste Bayesianische Clusteranalyse
Sarosh Manzoor Erkennung von Straßenschäden für das autonome Fahren

Abgeschlossene Master und Bachelorprojekte

Mahmoud El-Hindi Online Sprecher Erkennung mit limitierten Trainingsdaten 10/2019
Jin He Maschinelle Lernverfahren zur PPG basierten Schätzung kardiovaskulärer Parameter 08/2019
Peter Paulat Früherkennung gesundheitsschädlicher Ereignisse bei Menschen mit Typ I Diabetes 08/2019
Jasin Machkour Robustes und adaptives statistisches Lernen für hochdimensionale Daten 05/2019
Martin Gölz Räumliche Inferenz in Large-Scale Sensor Netzwerken unter Verwendung Multipler Hypothesentests und Bayesian Clusterings 03/2019
Lisa Dawel PPG basierte Schätzung der Kardiovaskularen Parameter – ein nichtlinearer sparse regression Ansatz 01/2019
Ilaria Failla Robuste Clustering und Cluster Clusterenumerierungs Methoden für Multi-View Imaging 01/2019
Shuo Liu Emotionsklassifizierung aus physiologischen Signalen 01/2017
Bastian Alt Robuste und Adaptive Methoden für lineare inverse Probleme 12/2016
Burak Celik Herzraten Tracking Algorithmen für photopletysmographische Signale 10/2016
Björn Achenbach Nichtnegative blinde Quellentrennung für Sprachaktivitätserkennung – ein Überblick 10/2016
Jack Dagdagan Lokalisierung von Sprachquellen und Empfängern in nicht kalibrierten akustischen Sensornetzen 06/2016
Christian Sledtz Fortgeschrittene Methoden der Herzraten Extrahierung aus PPG Signalen 06/2016
Burak Celik Implementierung eines Algorithmus zur Herzratenüberwachung aus photopletysmographischen Signalen 06/2016
Jun Liu Diffusionsbasierte Schätzung der Klusteranzahl in verteilten Sensornetzwerken 05/2016
Jasin Machkour Robuste und adaptive Regression für schwach besetzte lineare Modelle 04/2016
Fabian Scheidt Schnelle Verfahren zur kooperativen Lokalisation in drahtlosen Sensornetzwerken 03/2016
Hauke Radtki Versuchsaufbau zur Simulation von Hirndruck (ICP) Signalen 07/2015
Fabian Scheidt Kooperative Lokalisierung mittels Sum-Product Algorithmen für drahtlose Sensornetzwerke 01/2015
Burak Celik Modelierung und Analyse von photoplethysmographischen Signalen 08/2015
Jasin Machkour Bootstrap und robuste Regression 08/2015
Patricia Binder Verteilte robuste und adaptive Signalklassifizierung in drahtlosen Sensornetzen 01/2015
Daniel Kalus Verteilte robuste und adaptive Signaldetektion in drahtlosen Sensornetzen 01/2015
Keerati Suibkitwanchai Programmierarbeiten zur Ausarbeitung eines Versuchs zur Biomedizinischen Signalverarbeitung (SITT Praktikant, Bangkok) 06/2014
Stefan Vlaski Robuste Bootstrap Methoden für die Signalverarbeitung 07/2013
Stefan Vlaski Implementation und Vergleich robuster Bootstrap Methoden für Konfidenzintervalle 07/2013
Jack Dagdagan Stationaritätstests bei ausreißerbehafteten Daten 06/2013
Johannes Weise Merkmalsextrahierung zur Emotionsquantifizierung bei psychophysiologischen Signalen 06/2013
Stefan Richter Emotionsklassifizierung anhand von psychophysiologischen Signalen 06/2013
Tim Schäck Parameterschätzung von ausreißerbehafteten psychophysiologischen Signalen 03/2013
Jack Dagdagan Ansätze zur Identifizierung von Musikinstrumenten 01/2013
Stefan Richter Signalmodellierung für Herzratenvariabilität und ein Vergleich bekannter Features 12/2012
Johannes Weise Ein Vergleich verschiedener Methoden zur Bestimmung der Kohärenz bei Biomedizinischen Daten 12/2012
Bin Han Vorhersage von nicht-stationären medizinischen Signalen: Signalzerlegung und robuste Statistik 04/2012
Tim Schäck Robuste modellbasierte Erkennung von Augenlidern in videokeratoskopischen Bildern 01/2012
Falco Strasser Entfernen von Bewegungsartefakten in EKG Signalen 12/2011
Thanh Minh Vu Robuste Schätzung für abhängige Daten 11/2011
Andrea Schnall Robuste Modellordnungsschätzung für die Hornhautoberfläche 10/2011
Nevine Demitri Binaurale Rückkopplungsunterdrückung 04/2011
Falco Strasser Robuste Filterung von Autoregressiven Prozessen 10/2010
Ivan Derwin Detektion von Deterministischen Signalen in Impulsivem Rauschen 09/2010

Software

Publikationen

Gruppiere nach: Publikationsjahr | Typ des Eintrags | Keine Gruppierung

Springe zu: 2020 | 2019 | 2018 | 2017 | 2016 | 2015 | 2014 | 2013 | 2012 | 2011 | 2010 | 2009

Anzahl der Einträge: 57.

2020

Machkour, J. ; Muma, M. ; Alt, B. ; Zoubir, A. M. (2020):
A Robust Adaptive Lasso Estimator for the Independent Contamination Model.
In: Signal Processing, 174. S. 107608, ISSN 0165-1684,
DOI: 10.1016/j.sigpro.2020.107608,
[Online-Edition: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165168420...],
[Artikel]

Schroth, C.A. ; Muma, M. (2020):
Robust M-Estimation Based Bayesian Cluster Enumeration for Real Elliptically Symmetric Distributions.
In: IEEE Transactions on Signal Processing (submitted), [Online-Edition: http://arxiv.org/pdf/2005.01404v1],
[Artikel]

Jin, D. ; Yin, F. ; Fauß, M. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2020):
Exploiting Sparsity for Robust Sensor Network Localization in Mixed LOS/NLOS Environments.
In: 45th International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), Barcelona, Spain, May 4-8, 2020, [Online-Edition: https://2020.ieeeicassp.org/],
[Konferenzveröffentlichung]

2019

Dawel, L. ; Seifert, A.-K. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2019):
A Robust Genetic Algorithm for Feature Selection and Parameter Optimization in Radar-based Gait Analysis.
In: 8th International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP), Guadeloupe, West Indies, December 15 to 18, 2019, [Konferenzveröffentlichung]

Zhang, Y. ; Teklehaymanot, F. K. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2019):
Distributed Robust Bayesian Cluster Enumeration Criterion for Unsupervised Learning.
In: 8th International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP), Guadeloupe, West Indies, December 15 to 18, 2019, [Konferenzveröffentlichung]

Gölz, M. ; Muma, M. ; Halme, T. ; Zoubir, A. M. ; Koivunen, V. (2019):
Spatial Inference in Sensor Networks using Multiple Hypothesis Testing and Bayesian Clustering.
In: 27th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), A Coruña, Spain, September 2 to 6, 2019, [Konferenzveröffentlichung]

Fauß, M. ; Muma, M. ; Teklehaymanot, F. K. ; Zoubir, A. M. (2019):
Robust Detection for Cluster Analysis.
In: IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Brighton, UK, May 12-17, 2019, [Konferenzveröffentlichung]

Muma, M. ; Zeng, W.-J. ; Zoubir, A. M. (2019):
Robust M-Estimation Based Matrix Completion.
In: 44th IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), Brighton, UK, 12-17 May 2019, [Konferenzveröffentlichung]

Carlino, L. ; Jin, D. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2019):
Robust Distributed Cooperative RSS-based Localization for Directed Graphs in Mixed LoS/NLoS Environments.
In: EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking (2019), 2019 (19), [Online-Edition: https://doi.org/10.1186/s13638-018-1335-7],
[Artikel]

Hasija, T. ; Gölz, M. ; Muma, M. ; Schreier, P. J. ; Zoubir, A. M. (2019):
Source Enumeration and Robust Voice Activity Detection in Wireless Acoustic Sensor Networks.
In: 54th Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, Pacific Grove, USA, 3.-6. November 2019, [Konferenzveröffentlichung]

2018

Zoubir, A. M. ; Muma, M. (2018):
Accurate Monitoring of Cardiovascular Activity.
SciTech Europe, [Online-Edition: https://www.scitecheuropa.eu/monitoring-cardiovascular-activ...],
[Anderes]

Teklehaymanot, F. K. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2018):
Bayesian Cluster Enumeration Criterion for Unsupervised Learning.
In: IEEE Trans. Signal Process., 66 (20), S. 5392-5406, ISSN 1941-0476,
[Online-Edition: https://doi.org/10.1109/TSP.2018.2866385],
[Artikel]

Schäck, T. ; Muma, M. ; Feng, M. ; Guan, C. ; Zoubir, A. M. (2018):
Robust Nonlinear Causality Analysis of Non-Stationary Multivariate Physiological Time Series.
In: IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 65 (6), S. 1213-1225, ISSN 0018-9294,
DOI: 10.1109/TBME.2017.2708609,
[Online-Edition: https://doi.org/10.1109/TBME.2017.2708609],
[Artikel]

Al-Sayed, S. ; Plata-Chaves, J ; Muma, M. ; Moonen, M. ; Zoubir, A. M. (2018):
Node-Specific Diffusion LMS-Based Distributed Detection Over Adaptive Networks.
In: IEEE Transactions on Signal Processing, 66 (3), S. 682-697, ISSN 1053-587X,
[Online-Edition: https:/doi.org/10.1109/TSP.2017.2771731],
[Artikel]

Binder, P. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2018):
Gravitational Clustering: A Simple, Robust and Adaptive Approach for Distributed Networks.
In: Signal Processing, 149S. 36-48, ISSN 0165-1684,
DOI: 10.1016/j.sigpro.2018.02.034,
[Online-Edition: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016516841...],
[Artikel]

Schäck, T. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2018):
Hands-on in Signal Processing Education at Technische Universität Darmstadt.
In: Proc. 43rd IEEE Int. Conf. Accoust. Speech and Signal Process. (ICASSP), [Konferenzveröffentlichung]

Teklehaymanot, F. K. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2018):
Novel Bayesian Cluster Enumeration Criterion for Cluster Analysis With Finite Sample Penalty Term.
In: Proc. 43rd IEEE Int. Conf. Accoust. Speech and Signal Process. (ICASSP), [Konferenzveröffentlichung]

Teklehaymanot, F. K. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2018):
Robust Bayesian Cluster Enumeration.
In: arXiv, [Online-Edition: https://arxiv.org/abs/1811.12337],
[Artikel]

Teklehaymanot, F. K. ; Seifert, A.-K. ; Muma, M. ; Amin, M. G. ; Zoubir, A. M. (2018):
Bayesian Target Enumeration and Labeling Using Radar Data of Human Gait.
In: 26th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), [Konferenzveröffentlichung]

Hamaidi, L. K. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2018):
Robust Distributed Sparsity-Constrained Non-Negative Source Separation and Multi-Speaker Voice Activity Detection for Speech Enhancement in Wireless Acoustic Sensor Networks.
In: Proc. 2nd International Conference on Signals and Systems, [Konferenzveröffentlichung]

Teklehaymanot, F. K. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2018):
Diffusion-Based Bayesian Cluster Enumeration in Distributed Sensor Networks.
In: IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP), [Konferenzveröffentlichung]

Zoubir, A. M. ; Koivunen, V. ; Ollila, E. ; Muma, M. (2018):
Robust Statistics for Signal Processing.
Cambridge University Press, [Buch]

2017

Schäck, T. ; Safi Harb, Y. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2017):
Computationally Efficient Algorithm for Photoplethysmography-Based Atrial Fibrillation Detection Using Smartphones.
In: 39th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), Seogwipo, South Korea, S. 104-108, DOI: 10.1109/EMBC.2017.8036773,
[Online-Edition: https://doi.org/10.1109/embc.2017.8036773],
[Konferenzveröffentlichung]

Bahari, M. H. ; Hamaidi, L. K. ; Muma, M. ; Plata-Chaves, J ; Moonen, M. ; Zoubir, A. M. ; Bertrand, A. (2017):
Distributed Multi-Speaker Voice Activity Detection for Wireless Acoustic Sensor Networks.
In: arXiv, [Online-Edition: https://arxiv.org/abs/1703.05782],
[Artikel]

Machkour, J. ; Alt, B. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2017):
The Outlier-Corrected-Data-Adaptive Lasso: A New Robust Estimator for the Independent Contamination Model.
In: European Signal Processing Conference 2017 (EUSIPCO 2017), S. 1699-1703, [Online-Edition: http://ieeexplore.ieee.org/document/8081489/],
[Konferenzveröffentlichung]

Schäck, T. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2017):
Signal Processing Projects at Technische Universität Darmstadt: How to engage undergraduate students in signal processing practice.
In: IEEE Signal Processing Magazine, 34 (1), S. 16-30, ISSN 1053-5888,
[Online-Edition: https://doi.org/10.1109/MSP.2016.2619218],
[Artikel]

Hamaidi, L. K. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2017):
Multi-Speaker Voice Activity Detection by An Improved Multiplicative Non-Negative Independent Component Analysis With Sparseness Constraints.
In: Proc. 42nd IEEE Int. Conf. Acoust., Speech and Signal Process. (ICASSP), [Konferenzveröffentlichung]

Schäck, T. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2017):
Computationally efficient heart rate estimation during physical exercise using photoplethysmographic signals.
In: European Signal Processing Conference 2017 (EUSIPCO 2017), Kos, Greece, S. 2478-2481, [Online-Edition: https://doi.org/10.23919/EUSIPCO.2017.8081656],
[Konferenzveröffentlichung]

Teklehaymanot, F. K. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2017):
Adaptive Diffusion-Based Track Assisted Multi-Object Labeling in Distributed Camera Networks.
In: Proc. 25th IEEE European Signal Processing Conference (EUSIPCO), S. 2363-2367, [Konferenzveröffentlichung]

Hamaidi, L. K. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2017):
Robust Distributed Multi-Speaker Voice Activity Detection Using Stability Selection for Sparse Non-Negative Feature Extraction.
In: Proc. 25th IEEE European Signal Processing Conference (EUSIPCO), S. 171-175, [Konferenzveröffentlichung]

Teklehaymanot, F. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2017):
Adaptive Diffusion-Based Track Assisted Multi-Object Labeling in Distributed Camera Networks.
In: European Signal Processing Conference (EUSIPCO), [Konferenzveröffentlichung]

2016

Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2016):
Bounded Influence Propagation τ-Estimation: A New Robust Method for ARMA Models.
In: IEEE Transactions on Signal Processing, 65 (7), S. 1712-1727, ISSN 1053-587X,
DOI: 10.1109/TSP.2016.2634539,
[Online-Edition: http://arxiv.org/abs/1607.01192],
[Artikel]

Teklehaymanot, F. K. ; Muma, M. ; Liu, J. ; Zoubir, A. M. (2016):
In-network Adaptive Cluster Enumeration for Distributed Classification/labeling.
In: European Signal Process. Conf. (EUSIPCO), [Konferenzveröffentlichung]

Scheidt, F. ; Jin, D. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2016):
Fast and Accurate Cooperative Localization in Wireless Sensor Networks.
In: European Signal Process. Conf. (EUSIPCO), [Konferenzveröffentlichung]

Binder, P. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2016):
Robust and Adaptive Diffusion-based Classification in Distributed Networks.
In: EURASIP Journal on Advances in Signal Processing: Advances in adaptive filtering theory and applications to acoustic and speech signal processing, [Artikel]

Martinez-Camara, M. ; Muma, M. ; Béjar-Haro, B. ; Zoubir, A. M. ; Vetterli, M. (2016):
The regularized tau estimator: A robust and efficient solution to ill-posed linear inverse problems.
In: arXiv, [Online-Edition: https://arxiv.org/abs/1606.00812],
[Artikel]

Schäck, T. ; Muma, M. ; Alkhaldi, W. ; Zoubir, A. M. (2016):
A procedure to locate the eyelid position in noisy videokeratoscopic images.
In: EURASIP Journal on Advances in Signal Processing: Nonlinear signal and image processing - a special issue in honour of Giovanni L. Sicuranza on his seventy-fifth birtday, 2016 (1), S. 136, ISSN 1687-6180,
[Online-Edition: http://dx.doi.org/10.1186/s13634-016-0433-0],
[Artikel]

2015

Martinez-Camara, M. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. ; Vetterli, M. (2015):
A New Robust and Efficient Estimator for Ill-Conditioned Linear Inverse Problems.
In: Proc. 40th IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), S. 3422-3426, [Online-Edition: http://infoscience.epfl.ch/record/203430/files/martinez-cama...],
[Konferenzveröffentlichung]

Binder, P. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2015):
Robust and Computationally Efficient Diffusion-Based Classification in Distributed Networks.
In: In Proc. 40th IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Brisbane, Australia, S. 3432-3436, [Konferenzveröffentlichung]

Chouvardas, S. ; Muma, M. ; Hamaidi, L. K. ; Theodoridis, S. ; Zoubir, A. M. (2015):
Distributed Robust Labeling of Audio Sources in Heterogeneous Wireless Sensor Networks.
In: In Proc. 40th IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) , In: Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2015 IEEE International Conference, S. 5783-5787, [Konferenzveröffentlichung]

Kalus, D. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2015):
Distributed Robust Change Point Detection for Autoregressive Processes with an Application to Voice Activity Detection.
In: In Proc. 40th IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), S. 3906-3910, [Konferenzveröffentlichung]

Schäck, T. ; Sledz, C. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2015):
A new method for heart rate monitoring during physical exercise using photoplethysmographic signals.
Nice, France, In: European Signal Processing Conference 2015 (EUSIPCO 2015), S. 2666-2670, [Online-Edition: http://dx.doi.org/10.1109/EUSIPCO.2015.7362868],
[Konferenzveröffentlichung]

Teklehaymanot, F. K. ; Muma, M. ; Béjar-Haro, B. ; Binder, P. ; Zoubir, A. M. ; Vetterli, M. (2015):
Robust Diffusion-Based Unsupervised Object Labelling in Distributed Camera Networks.
In: In Proc. 12th IEEE AFRICON, [Konferenzveröffentlichung]

Kelava, Augustin ; Muma, M. ; Deja, M. ; Dagdagan, J. Y. ; Zoubir, A. M. (2015):
A new approach for the quantification of synchrony of multivariate non-stationary psychophysiological variables during emotion eliciting stimuli.
In: Frontiers in Psychology, 5ISSN 1664-1078,
DOI: 10.3389/fpsyg.2014.01507,
[Artikel]

2014

Muma, M. (2014):
Robust model order selection for ARMA models based on the bounded innovation propagation τ-estimator.
Gold Coast, Australia, In: In Proc. IEEE Workshop on Statistical Signal Processing (SSP), S. , [Konferenzveröffentlichung]

Vlaski, S. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2014):
Robust Bootstrap Methods with an Application to Geolocation in Harsh LOS/NLOS environments.
Florence, Italy, In: Proc. 39th IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), S. , [Konferenzveröffentlichung]

Dagdagan, J. Y. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2014):
Robust testing for stationarity in the presence of outliers.
In: 2014 {IEEE} {International} {Conference} on {Acoustics}, {Speech} and {Signal} {Processing} ({ICASSP}), S. 3464-3468, DOI: 10.1109/ICASSP.2014.6854244,
[Konferenzveröffentlichung]

Muma, M. (2014):
Robust Estimation and Model Order Selection for Signal Processing.
Darmstadt, Universitäts- und Landesbibliothek Darmstadt, TU Darmstadt, [Online-Edition: http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/3867],
[Dissertation]

2013

Han, B. ; Muma, M. ; Feng, M. ; Zoubir, A. M. (2013):
An Online Approach for ICP Forecasting Based on Signal Decomposition and Robust Statistics.
Vancouver, Canada, In: Proc. 38th IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), S. 6239-6243, [Konferenzveröffentlichung]

Sharif, W. ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2013):
Robustness Analysis of Spatial Time-Frequency Distributions Based on the Influence Function.
In: IEEE Trans. on Signal Processing, 61 (8), S. 1958-1971, [Artikel]

2012

Strasser, Falco ; Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2012):
Motion Artefact Removal in ECG Signals Using Multi-Resolution Thresholding.
Bucharest, Romania, In: Proc. 20th European Signal Processing Conf. (EUSIPCO), S. 899-903, [Konferenzveröffentlichung]

Muma, M. ; Cheng, Y. ; Roemer, F. ; Haardt, M. ; Zoubir, A. M. (2012):
Robust source number enumeration for R-dimensional arrays in case of brief sensor failures.
Kyoto, Japan, In: Proc. 37th IEEE Int. Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), S. 3709-3712, [Konferenzveröffentlichung]

Zoubir, A. M. ; Koivunen, V. ; Chakhchoukh, Y. ; Muma, M. (2012):
Robust Estimation in Signal Processing.
In: IEEE Signal Processing Mag., 29 (4), S. 61-80, [Artikel]

2011

Muma, M. ; Zoubir, A. M. (2011):
Robust Model Selection for Corneal Height Data Based on Tau Estimation.
Prague, Czech Republic, In: Proc. 36th IEEE Int. Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), S. 4096-4099, [Konferenzveröffentlichung]

2010

Muma, M. ; Iskander, D. R. ; Collins, M. J. (2010):
The Role of Cardiopulmonary Signals in the Dynamics of the Eye's Wavefront Aberrations.
In: IEEE Trans. on Biomedical Engineering, 57 (2), S. 373-383, [Artikel]

2009

Muma, M. ; Hammes, U. ; Zoubir, A. M. (2009):
Robust Semiparametric Amplitude Estimation of Sinusoidal Signals:The Multi-Sensor Case.
Aruba, Dutch Antilles, In: Proc. 3rd IEEE Int. Workshop on Computational Advancesin Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP), S. 41-44, [Konferenzveröffentlichung]

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