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    奥地利科研团队优化BCI技术,将帮助深度残疾音乐家进行创作 | 技术

    团队的长期目标是希望该系统的硬件要求能够从笔记本电脑转移到智能手机等设备上。 有这样一部分人,他们深受疾病(如晚期ALS或被创伤性脊髓损伤而导致的瘫痪)的困扰和限制,虽然拥有梦想,能感受到情绪,但是无法表达出。为此,研究人员研制出了一种脑电脑界面,简称BCI,使深度残疾的人们借助计算机后无所不能。 近年来,BCI技术已经使残疾人能够写信息、发送电子邮件、上网、控制智能家居,甚至移动电动轮椅。 2010年,德国的一个研究小组利用BCI来实现ALS的第一个“脑画”,有效地释放了瘫痪艺术家的创造力。 现在,奥地利

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    利用非线性解码模型从人类听觉皮层的活动中重构音乐

    音乐是人类体验的核心,但音乐感知背后的精确神经动力学仍然未知。本研究分析了29名患者的独特颅内脑电图(iEEG)数据集,这些患者听了Pink Floyd的歌曲,并应用了先前在语音领域使用的刺激重建方法。本研究成功地从直接神经录音中重建了可识别的歌曲,并量化了不同因素对解码精度的影响。结合编码和解码分析,本研究发现大脑右半部分主导音乐感知,颞上回(STG)起主要作用,证明了一个新的颞上回亚区适应音乐节奏,并定义了一个对音乐元素表现出持续和开始反应的前后侧STG组织。本研究结果表明,在单个患者获得的短数据集上应用预测建模是可行的,为在脑机接口(BCI)应用程序中添加音乐元素铺平了道路。

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    语音信号滤波去噪——使用FLATTOPWIN设计的FIR滤波器

    摘 要 本课程设计主要内容是设计利用窗口设计法选择FLATTOPWIN窗设计一个FIR滤波器,对一段含噪语音信号进行滤波去噪处理并根据滤波前后的波形和频谱分析滤波性能。本课程设计仿真平台为MATLAB7.0,开发工具是M语言编程,通过课程设计了解FIR滤波器设计的原理和步骤,掌握用MATLAB语言设计滤波器的方法,了解FLATTOPWIN对FIR滤波器的设计及编程方法。首先利用windows自带的录音机录制一段语音信号,加入一单频噪声,对信号进行频谱分析以确定所加噪声频率,设计滤波器进行滤波去噪处理,比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。由分析结果可知,滤波 后的语音信号与原始信号基本一致,即设计的FIR滤波器能够去除信号中所加单频噪声,达到了设计目的。 关键词 滤波去噪;FIR滤波器;FLATTOPWIN窗;MATLAB

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