基于DIVA模型的脑电信号去噪方法研究

fordies1 · 发表于 2021-1-6 10:28

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摘要：脑电信号获取过程中，工频噪声干扰现象往往会使所获取的信息产生多种多形态瞬时结构波形，这种现象影响到ＤＩＶＡ（ＤｉｒｅｃｔｉｏｎｓＩｎｔｏＶｅｌｏｃｉｔｉｅｓｏｆＡｒｔｉｃｕｌａｔｏｒｓ）模型对语音的正常处理．为此，本文提出了一种面向特征提取的脑电信号结构自适应稀疏分解模型，并在此基础上，通过采用匹配追踪算法求解最佳原子、使用过完备原子库中原子表示原始脑电信号等方法，实现了信号去噪的目的，效果好于传统的小波变换去噪方法．仿真实验表明，本文提出的方法提高了ＤＩＶＡ模型语音发音的精度．

关键词：ＤＩＶＡ模型；脑电信号；噪声；稀疏分解

在神经解剖学和神经心理学层次上仿真和描述大脑中涉及语音生成和理解区域的相关功能，涉及到语音学、控制科学、机器人学以及神经生理学等多个学科．作为近年来人工语音合成系统的主要研究领域，许多学者对语音生成和获取的计算模型进行了深入研究，并取得了丰硕成果．其中，最具有代表性的是由波士顿大学语音实验室冈瑟教授（ＦｒａｎｋＨＧｕｅｎｔｈｅｒ）带领的研究小组研制出的一种称之为“神经分析系统（ＮｅｕｒａｌｙｎｘＳｙｓ ｔｅｍ）”的仪器［１］

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senlenced3 · 发表于 2021-1-6 10:54

脑电信号

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[毕业设计] 基于DIVA模型的脑电信号去噪方法研究

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