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超高斯和亚高斯混合信号的盲分离算法研究被引量：5: 2001年; 基于超高斯与亚高斯混合信号模型 ,提出一种新的信号即时混合盲分离算法 ,改进了Bell信息传输最大化盲分离准则 ,选择了两个固定的非线性函数近似超高斯与亚高斯信号的概率密度函数。实验表明 ,与参数方法比较 ,减少了复杂性和计算量 ,可以有效对各种源信号的线性即时混合进行分离。; 牛海军冯安吉杨盘洪; 关键词：盲源分离独立分量分析超高斯亚高斯

基于高阶累计量的肺音信号AR模型参数和双谱估计被引量：6: 2000年; 根据肺音信号的非高斯随机特性 ,建立了肺胸系统非高斯AR模型。应用高阶累积量技术对肺音信号进行参数化双谱估计 ,并提取肺音源特征和肺胸系统传递函数。实验结果证实 :肺音源由非高斯白噪声、周期脉冲序列和间歇性随机脉冲组成 ,肺胸系统相当于声低通滤波器 ,不同病理情况下的肺音双谱结构存在明显差异。该方法克服了肺音信号功率谱分析和经典双谱分析的缺陷与不足 ,可以为肺部疾病诊断提供更多和更客观的内在信息。; 牛海军万明习王素品赵守国; 关键词：高阶累积量双谱

基于生理参数补偿调节和信号处理的电子喉语音增强与评价: 该论文就是在人体生理参数提取和信号处理方法研究的基础上,试图从噪声消除、嗓音源选择和声调调控等角度来提高电子喉语音的质量.论文主要包括以下几个部分.(1)首先介绍了三种喉头切除术患者最常用的语音恢复方法及其优缺点,回顾了...; 牛海军; 关键词：电子喉语音增强独立分量分析; 文献传递

基于盲分离技术的肺音信号中心音干扰的去除被引量：5: 2002年; 在分析去除肺音信号中心音干扰重要性和目前几种分离方法局限性的基础上 ,利用二者之间的相对独立性 ,首次将盲分离技术应用于分离肺音信号中的心音干扰。实验结果显示 ,本方法能有效地分离肺音、心音混合信号。; 白培瑞牛海军师卫; 关键词：盲分离心音信号肺部疾病疾病诊断

全喉与半喉模型声门区内准稳态流场分布研究: 2004年; 对于非对称声带发声过程的研究,有助于将正常语音的研究拓展到病理状态,从而为嗓音康复工程打下基础。采用具有嵌入式可活动声门结构的喉部物理模型,研究了声门最小直径为0.0402cm,跨声门压分别为100、500、1000和1500Pa时,全喉及半喉内的准稳态流场分布及其与发声参量的关系。同时,运用三维有限元方法预测了上述边界条件对应的流场分布,计算结果有效地支持了实验数据。结果表明,对称结构下存在着非对称压力和速度成分,但是由于它所占的比率有限(不超过10%),对正常发声的影响不大。非对称结构下,由声门入口处极高的上下表面压力差(通常为跨声门压的1.3倍)导致的倾斜流和涡流的出现、气流分离点位置后移、分离区域增大、声门出入口间压差占跨声门压的比率降低(平均30%)、压力速度场的变化程度减弱等因素以及由此带来的能量损耗,是非对称结构下发声效率降低、发音失真的主要原因。研究提示:声门重建方案的设计应尽量满足对称结构原则。; 李盛万明习王素品胡海军牛海军武慧慧

不同种类肺音信号的双谱分析被引量：14: 2001年; 本文根据肺音信号非高斯随机特性 ,应用高阶累计量技术对肺音信号进行双谱估计 ,揭示了常规功率谱估计不能表现的重要信息 ,如不同肺音信号的高斯偏离程度 ,二次相位耦合情况等 ,同时参数双谱估计可以提取肺音源和肺胸系统传递函数。实验结果表明双谱估计能够很好地区分由于肺部机能异常引起的肺音信号的变化 ,揭示肺胸系统的声传输特性。; 牛海军万明习王素品赵守国; 关键词：高阶累积量双谱估计

肺音信号非高斯ARMA模型及双谱研究被引量：13: 2001年; 应用高阶累积量方法 ,从肺音信号辨识肺胸系统的ARMA模型参数 .分别在肺胸系统正常和异常的情况下 ,对肺泡呼吸音、哮呜音和喘呜音进行了分析 .实验结果表明 ,高阶累积量能够很好地抑制高斯噪声 ,并能提取由于肺部机能异常引起的肺胸系统声传递函数的变化 ,对肺胸系统自动分类。; 赵守国王素品邹原牛海军万明习; 关键词：高阶累积量双谱

嗓音源谐波噪声独立分量分离估计方法被引量：6: 2001年; 以发声生理和病理为基础，针对唇端语音、线性预测反滤波处理后的声门气流体积速度波和颈前体表传导嗓音信号分别采用独立分量分析，分离出谐波与噪声信号，并估计其谐波噪声比。在不同元音、不同发声方式以及不同病变条件下给出了实验结果，并与传统的谐波噪声比计算方法进行综合比较。分别证实了在正常和病变条件下更客观、准确地判断嘶音程度和喉病的适应方法。对发声基础研究、语言声学和喉病检测等领域有重要意义。; 邹原万明习牛海军赵守国王素品; 关键词：谐波噪声独立分量分析喉病估计方法

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牛海军