I would like to thank my supervisor, Prof. Elcio Abdalla, for the opportunity and assistance during this period, Prof. Alexandre Wuenche and Mike Peel for the support regarding the technical details of observation and signal detection and Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) for the financial support. Also, special thanks for Karin Fornazier and Lucas Olivari who went out of the way to help me in any way they could, without them this thesis would have never been finished. Thanks for Lucas Campos as well for having the time to read and give suggestions for the text. For my girlfriend, thank you for all the love, support and patience dealing with me throughout this process, I know it was hard sometimes... But you were essential for the success. Finally, I would like to thank my family and friends for the so needed emotional support, encouraging words and fun times, it was fundamental to keep me going even when I wanted to give it all up. "Anyhow-I sat by your side, by the water You taught me the names of the stars overhead that I wrote down in my ledger Though all I knew of the rote universe were those pleiades loosed in December I promised you I'd set them to verse so I'd always remember" Emily-Joanna Newsom Resumo Um dos maiores mistérios na cosmologia modernaé a natureza e dinâmica da energia escura, o componente queé tido como sendo a causa da aceleração na expansão do Universo. Neste contexto, a medição das Oscilações Acústicas de Bárions, regiões de maior densidade de matéria marcadas na distribuição das galáxias desde aépoca da Recombinação, através da observação da radiação de 21cm do HI, serve como régua padrão para o estudo da história de expansão do Universo e, consequentemente, estudo da natureza da energia escura. Este trabalho explora a eficiência do método chamado Generalized Needlet Internal Linear Combination, ou GNILC, na recuperação de um mapa de HI mais ruído térmico quando diferentes valores para os parâmetros que caracterizam o ruído 1/f são testados e achou que só há uma boa recuperação para grandes escalas, ≤ 20, e um superestimação de aproximadamente 29% para as menores. Entretanto, os parâmetros do próprio GNILC não foram variados e, portanto, antes de descartá-lo como um bom método de separação, simulações mais abrangentes devem ser testadas.