diva模型中应用agnn对脑电信号分类研究

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1、ResearchonApplyingAGNNtoClassifyEEGbasedontheDIVAModelThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofMasterofEngineeringByXuLeiSupervisor:Prof.ZhangShaobaiFebruary2013南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经

2、发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。研究生签名：_____________日期：____________南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相

3、一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名：____________导师签名：____________日期：_____________摘要近年来人工语音合成系统追求的主要思想是：在神经心理学及神经解剖学的层次上描述和仿真人脑中涉及语音理解和生成区域的相关功能。围绕这一主要思想，许多研究者在语音获取与生成计算模型的探索和研究方面都做出了巨大的努力，并获得了丰硕的成果。其中最具代表性和开创性的是波斯顿大学语音实验室的冈瑟教授（FrankH.Guenther）及其团队共同研究的DIVA(DirectionsIntoVelo

4、citiesofArticulators)模型。它是一种神经网络模型，可以描述语音获取与生成相关的处理过程，并可以通过控制一个模拟的声道生成单词、音节或音素。可以说在当今真正具有生物学意义的语音生成与获取的模型中，相对而言DIVA模型的测试和定义是最彻底的，且它是一种唯一应用伪逆控制方案的模型。首先，本文对DIVA模型和神经网络分类器的发展过程及研究的现状进行了介绍，之后详细介绍了DIVA模型的相关理论，包括DIVA模型的基本概念、组成结构及模型的学习过程。在此基础上，作者通过对程序仿真实现的DIVA模型进行研究，给出了模型学习期间和语音识别过程中各个组成模块详细的工作过程，

5、并以一个具体的单词为例，仿真实现了模型学习该单词的具体过程。其次，文章在对模型所使用的神经网络分类器介绍的基础上，针对脑电信号的特点，采用了国际“脑-计算机”系统(BCI)竞赛中所提供的实验方法和数据，通过仿真实验比较了Fisher线性判别和自适应生长型神经网络这两种分类方法的优劣。最后，本文给出了将自适应生长型神经网络应用于DIVA模型的实施方案，通过仿真实验比较了RBF和AGNN（AdaptiveGrowthNeuralNetwork）在程序仿真实现的DIVA模型中的有效性。在文章的最后作者对所研究的内容进行了总结，并指出了今后的研究方向，开拓了进一步研究的思路。本文所做

6、的研究在提高DIVA模型的可靠性和有效性、促进神经心理学及神经解剖学的发展、医疗设备的研发等方面都具有重要的意义。关键词：脑电信号，DIVA模型，神经网络，分类，仿真IAbstractAbstract:Inrecentyears,themainideasoftheartificialspeechsynthesissystemtopursuitisthatdescriptionandsimulationofthehumanbrainfunctioninvolvedinspeechunderstandingandgenerationregioninneuropsychologya

7、ndneuroanatomylevel.Aroundthismainidea,manyresearchersmakeahugeeffortintheexplorationandresearchofspeechacquisitionandgenerationcomputingmodel,andgainfruitfulresults.OneofthemostsrepresentativeandgroundbreakingisDIVA(DirectionsIntoVelocitiesofArticulator