“模态噪声”（modal noise）以及多模态（multimodal）数据和多模态学习（multimodal learning）的研究

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关于“模态噪声”（modal noise）以及多模态（multimodal）数据和多模态学习（multimodal learning）的研究，涉及到的主题比较广泛。模态噪声主要是在信号处理、图像处理、以及生物医学信号处理等领域讨论的一个问题。在多模态学习中，模态噪声可能是指在不同模态（如视觉、语音、文本等）之间的不一致或干扰信号。

以下是一些与“模态噪声”和“多模态”的相关论文和领域综述的方向，您可以进一步查找和阅读相关文献：

1. 模态噪声（Modal Noise）

模态噪声通常指的是由于不同信号源（或传感器）之间的不一致性所产生的噪声，特别是在多传感器系统中，模态噪声影响了信号的质量和模型的表现。

相关的研究方向：

• 光纤通信中的模态噪声：在光纤网络中，模态噪声可能影响多模光纤的信号质量。研究者通过多模光纤中不同模式之间的相互作用来探索模态噪声的影响及其缓解措施。
• 生物医学信号中的模态噪声：在医学成像（如 MRI、CT）或脑电图（EEG）信号中，模态噪声可以影响诊断的准确性。研究往往聚焦于去噪技术和信号融合。

相关文献：

• “Modal Noise in Optical Communication Systems” — 讨论了光纤通信系统中模态噪声的特性和影响。
• “Noise and Signal Processing in Biomedical Modalities” — 讨论了生物医学信号处理中的噪声来源，特别是在多模态生物医学数据融合中的挑战。

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