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.
摘要:为降低实现高阶矩阵SVD时的硬件复杂度和计算延时,本文改进了CORDIC迭代结构,设计了一种用于SVD的低硬件复杂度、高速CORDIC计算单元.本文以2×2矩阵为例,基于XilinxVirtex6硬件平台设计并实现了使用优化后CORDIC计算单元的SVD模块,在19bit位宽下吞吐率达25.9Gbps.对比Xilinx IP core中同类模块,本文设计节省27.6%寄存器,27.7%查找表,实时性提高14%.对高阶矩阵,本文给出资源消耗趋势曲线,可证明优化后CORDIC计算单元能降低16阶矩阵SVD模块约40%的硬件复杂度.