基于DIVA模型的脑电信号去噪方法研究

• 作者: 刘友谊 张少白 王勇
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: DIVA模型 脑电信号 噪声 稀疏分解
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 700-707
• 页数: 8页
• 分类号: TP183
• 字数: 5935字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.04.011

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(Directions Into Velocities of Articulators)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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张少白	南京邮电大学计算机学院	32	207	7.0	13.0
2	王勇	南京邮电大学计算机学院	65	476	11.0	20.0
3	刘友谊	北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室	9	76	4.0	8.0