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短波语音通信环境下飞机类型识别

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·研究的目的及意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-13页
   ·论文的主要工作第13-14页
   ·论文的组织结构第14-16页
第2章 短波语音通信下飞机类型识别概述第16-22页
   ·短波语音通信第16-17页
     ·短波通信系统第16-17页
     ·短波通信传播方式第17页
   ·驾驶舱短波语音分析第17-19页
     ·非语音段分析第18-19页
     ·语音段分析第19页
   ·基于驾驶舱短波语音的飞机分类第19-20页
     ·支持向量机分类器第19-20页
     ·贝叶斯分类器第20页
   ·实验模拟平台第20-21页
   ·本章小结第21-22页
第3章 短波语音通信下非语音段分析第22-33页
   ·现有背景噪声特征提取方法第22-24页
     ·小波包能量特征提取第22-23页
     ·高阶累量特征提取第23-24页
   ·F0HZWPEESK 背景噪声特征提取第24-27页
     ·F0HZ 声信号幅值特征第25页
     ·小波包能量熵第25-26页
     ·偏度和峰度第26-27页
   ·F0HZWPEESK 实验及分析第27-31页
     ·实验方案设计第27-28页
     ·实验数据分析第28-31页
   ·本章小结第31-33页
第4章 短波语音通信下语音段分析第33-47页
   ·经验模态分解(EMD)去除语音第33-35页
     ·EMD 去除语音原理第33-34页
     ·EMD 去除语音方法第34-35页
   ·小波去除语音第35-40页
     ·小波去除语音原理第36页
     ·小波去除语音方法第36-37页
     ·小波去除语音的阈值处理方法第37-40页
   ·EMD_WT 去除语音第40-43页
     ·EMD_WT 去除语音原理第40-41页
     ·EMD_WT 去除语音方法第41-43页
   ·EMD_WT 实验及分析第43-46页
     ·实验方案设计第43-44页
     ·实验及结果第44-46页
   ·本章小结第46-47页
第5章 分类器的设计与验证第47-53页
   ·支持向量机(SVM)分类器设计第47-48页
     ·SVM 原理第47页
     ·SVM 多分类方法第47-48页
   ·基于贝叶斯分类器设计第48-49页
     ·贝叶斯分类器原理第48页
     ·贝叶斯分类器方法第48-49页
   ·性能对比实验第49-52页
     ·实验方法第50-51页
     ·对比实验结果及分析第51-52页
   ·本章小结第52-53页
结论第53-55页
参考文献第55-59页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第59-60页
致谢第60页

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