| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 时频分析的发展及研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 小波变换算法 | 第9-11页 |
| 1.2.2 EMD算法的提出和发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文内容及结构安排 | 第12-13页 |
| 2 时频分析算法简介 | 第13-21页 |
| 2.1 时频分析中的基本概念 | 第13-15页 |
| 2.1.1 瞬时频率 | 第13-15页 |
| 2.1.2 单分量信号与多分量信号 | 第15页 |
| 2.2 信号的不确定性原理 | 第15-16页 |
| 2.3 时频分析瞬时测频方法介绍 | 第16-20页 |
| 2.3.1 短时傅立叶变换 | 第16页 |
| 2.3.2 传统小波分析方法 | 第16-18页 |
| 2.3.3 维格纳-威尔分布 | 第18页 |
| 2.3.4 经验模态分解 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 经验小波变换算法的理论分析 | 第21-30页 |
| 3.1 经验模式分解存在的问题 | 第21-23页 |
| 3.2 经验小波变换算法 | 第23-26页 |
| 3.2.1 经验小波的定义 | 第23-24页 |
| 3.2.2 频谱划分 | 第24页 |
| 3.2.3 窗的选取 | 第24-26页 |
| 3.2.4 经验小波变换 | 第26页 |
| 3.3 信号测试与分析 | 第26-29页 |
| 3.3.1 仿真参数设置 | 第26-28页 |
| 3.3.2 仿真结果与分析 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 经验小波变换的问题及其改进方法 | 第30-42页 |
| 4.1 EWT算法存在的问题分析 | 第30-32页 |
| 4.2 基于Top-Hat变换的EWT算法改进 | 第32-37页 |
| 4.2.1 数学形态滤波原理 | 第32-35页 |
| 4.2.2 基于Top-Hat变换的EWT算法改进 | 第35-37页 |
| 4.3 实际信号测试与分析 | 第37-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 改进的经验小波变换在语音信号处理中的应用 | 第42-60页 |
| 5.1 语音信号分析及其传统处理方法 | 第42-45页 |
| 5.1.1 语音信号的数学模型 | 第42-43页 |
| 5.1.2 语音信号特征分析 | 第43-45页 |
| 5.2 基频检测算法 | 第45-47页 |
| 5.2.1 基于帧的基频检测方法 | 第45-46页 |
| 5.2.2 基于事件检测方法 | 第46-47页 |
| 5.3 基于改进的EWT的基频检测算法 | 第47-54页 |
| 5.3.1 语音信号预处理 | 第48-50页 |
| 5.3.2 改进的经验小波变换 | 第50-52页 |
| 5.3.3 希尔伯特变换 | 第52-53页 |
| 5.3.4 平滑处理 | 第53-54页 |
| 5.4 算法性能测试与分析 | 第54-58页 |
| 5.4.1 语音信号测试 | 第54-57页 |
| 5.4.2 算法准确度测试 | 第57页 |
| 5.4.3 算法鲁棒性测试 | 第57-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-61页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第60页 |
| 6.2 未来工作 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录 攻读硕士学位期间取得的科研成果列表 | 第66页 |