| 摘 要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-15页 |
| ·语音信号研究的背景 | 第12页 |
| ·声反馈现象以及声反馈抑制方法的概述 | 第12-14页 |
| ·论文的研究内容和安排 | 第14-15页 |
| 第二章 基于小波分析和频域采样法设计滤波器的算法分析 | 第15-45页 |
| ·使用小波分析和频域采样法的方案介绍 | 第15-16页 |
| ·小波变换和使用小波变换的目的 | 第16-38页 |
| ·使用小波变换的目的 | 第16-17页 |
| ·小波变换的基本理论 | 第17-30页 |
| ·滤波器组的相关理论 | 第17-20页 |
| ·连续小波变换 | 第20-23页 |
| ·离散小波变换和二进正交小波变换 | 第23-24页 |
| ·多分辨率分析和一维mallat 算法 | 第24-28页 |
| ·离散序列的小波分解和重构 | 第28-30页 |
| ·小波分析用于音频频带的子带分解 | 第30-38页 |
| ·使用频域采样法设计滤波器及其在声反馈抑制中的使用 | 第38-43页 |
| ·频域采样法的理论简介 | 第38-39页 |
| ·在声反馈抑制中使用频域采样法设计陷波器 | 第39-43页 |
| ·本方案中小波分析与频域采样法的结合 | 第43页 |
| ·本方案的优点和不足 | 第43-45页 |
| 第三章 基于系统识别和自适应滤波的算法分析 | 第45-61页 |
| ·使用系统识别和自适应滤波算法的方案介绍 | 第45-55页 |
| ·自适应滤波简介 | 第46-51页 |
| ·本方案中噪声抵消的基本原理 | 第51-52页 |
| ·基于最大长度序列的声环境系统识别的原理的简介 | 第52-55页 |
| ·用最大长度序列进行系统识别 | 第55-60页 |
| ·系统识别的算法仿真结果 | 第55-56页 |
| ·加入系统识别后的自适应声反馈抑制系统的模型 | 第56-60页 |
| ·本方案的优点和不足以及对硬件实现的展望 | 第60-61页 |
| 第四章 基于频谱细化算法CZT 和IIR 陷波器的算法分析 | 第61-73页 |
| ·使用FFT＋CZT 的频谱细化算法 | 第61-66页 |
| ·使用IIR 陷波器的滤波算法 | 第66-71页 |
| ·本方案的优点和不足以及硬件实现 | 第71-73页 |
| 第五章 三种算法方案的比较 | 第73-75页 |
| ·对声反馈抑制效果的比较 | 第73页 |
| ·算法复杂程度的比较 | 第73页 |
| ·硬件实现的展望 | 第73-75页 |
| 第六章 结论 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |
| 攻硕期间取得的成果 | 第79页 |
