【摘要】：語音信號和腦電(EEG)信號是數(shù)字信號處理的重要內容,具有廣泛的應用背景。實際中,這些信號通常是非穩(wěn)定并夾雜噪聲。研究從帶噪的信號中提取純凈信號能提高應用效果,不僅具有重要的學術價值,而且具有應用意義。本文的主要工作包括兩部分：第一部分,通過研究壓縮感知技術和語音增強算法,提出了一種基于壓縮感論技術的語音增強新算法。新算法使用的技術是采用KLT (Karhunen-Loeve Transform)矩陣作為變換矩陣,通過分析純凈語音信號與噪聲信號在KLT矩陣下稀疏性的差異,將帶噪語音信號在KLT矩陣上進行系數(shù)投影,利用正交匹配追蹤(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法獲得稀疏系數(shù)并對該稀疏系數(shù)進行線性過濾修正,最后進行信號重構。實驗結果證實在各種白噪聲與有色噪聲環(huán)境下,本文提出的基于壓縮感知技術的語音增強算法優(yōu)于經(jīng)典的語音增強算法。第二部分,研究了EEG信號處理方法及傳統(tǒng)的白噪聲去噪預處理方法,將提出的基于壓縮感知技術的語音增強新算法應用于EEG信號去噪預處理,進而提出處理EEG信號的改進算法。改進算法的特征是對預先采集的噪聲進行估計獲得自相關矩陣,應用上述提出的語音增強新算法對EEG信號進行濾波實驗結果證明,本文提出的改進方法對EEG信號的去噪效果和去噪后ERP(事件相關電位)保留都優(yōu)于基于NLM (Nonlocal means)的EEG信號處理方法。
[Abstract]:Speech signal and EEG signal are important contents of digital signal processing, and have wide application background. In practice, these signals are usually unstable and noisy. The study of extracting pure signals from noisy signals can improve the application effect, which is not only of great academic value, but also of practical significance. The main work of this paper consists of two parts: in the first part, a new speech enhancement algorithm based on the theory of compression perception is proposed by studying the compression sensing technology and the speech enhancement algorithm. The new algorithm uses the KLT (Karhunen-Loeve transform) matrix as the transformation matrix. By analyzing the difference between the sparsity of the pure speech signal and the noise signal under the KLT matrix, the noisy speech signal is projected on the KLT matrix. The sparse coefficient is obtained by orthogonal matching pursuit (OMP) algorithm, and the sparse coefficient is modified by linear filtering. Finally, the signal is reconstructed. The experimental results show that the proposed speech enhancement algorithm based on compression sensing is superior to the classical speech enhancement algorithm under various white and colored noise environments. In the second part, the EEG signal processing method and the traditional white noise denoising preprocessing method are studied. A new speech enhancement algorithm based on compression perception is applied to the EEG signal denoising preprocessing, and an improved EEG signal processing algorithm is proposed. The feature of the improved algorithm is to estimate the pre-acquired noise to obtain the autocorrelation matrix. The experimental results show that the proposed new speech enhancement algorithm is used to filter EEG signals. The improved method proposed in this paper is superior to the NLM-based non-local means method for the denoising effect and the event-related potential (ERP) retention after denoising.
【學位授予單位】：福州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN912.35

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本文編號：2129465