| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 引言 | 第11-19页 |
| ·课题背景 | 第11页 |
| ·课题研究意义与应用前景 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·五脏五音声诊及其相关研究 | 第12-14页 |
| ·气阴虚声诊及其相关的研究 | 第14-15页 |
| ·其他声诊及其相关研究 | 第15-17页 |
| ·本文主要工作 | 第17-19页 |
| 第2章 中医声诊信号分析及处理方法和技术 | 第19-27页 |
| ·语音信号处理基础 | 第19-23页 |
| ·人类发声器官构造及发声机理 | 第19-20页 |
| ·语音的频谱 | 第20-21页 |
| ·人耳听觉特性 | 第21-22页 |
| ·声音主观感觉的三要素 | 第22-23页 |
| ·声诊分析系统介绍 | 第23-27页 |
| ·临床资料与方法 | 第23-24页 |
| ·研究对象 | 第23页 |
| ·采集软件 | 第23页 |
| ·采集方法 | 第23-24页 |
| ·声诊分析系统的组成 | 第24-27页 |
| 第3章 声诊信号的识别方法 | 第27-41页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第27-30页 |
| ·隐马尔可夫模型的提出及发展状况 | 第27页 |
| ·隐马尔可夫的描述 | 第27-29页 |
| ·HMM原理 | 第27-28页 |
| ·HMM模型识别算法 | 第28页 |
| ·HMM模型参数估计 | 第28-29页 |
| ·HMM的三个基本问题 | 第29-30页 |
| ·支持向量机 | 第30-35页 |
| ·支持向量机理论研究现状 | 第30页 |
| ·支持向量机算法的研究历史 | 第30页 |
| ·支持向量机的研究内容 | 第30页 |
| ·支持向量机的应用现状 | 第30页 |
| ·支持向量机的三种类型 | 第30-34页 |
| ·线性可分支持向量机 | 第30-33页 |
| ·近似线性可分支持向量机 | 第33-34页 |
| ·线性不可分支持向量机 | 第34页 |
| ·SVM用于多分类问题 | 第34-35页 |
| ·动态时间规整分类法 | 第35-36页 |
| ·深度学习分类方法 | 第36-41页 |
| ·深度学习的基本思想 | 第36页 |
| ·深度学习与神经网络 | 第36-37页 |
| ·深度学习的训练过程 | 第37页 |
| ·深度学习常用的模型及本文所用模型 | 第37-39页 |
| ·用于序列学习的临时卷积机 | 第39-41页 |
| 第4章 中医五脏五音信号的分析与识别 | 第41-75页 |
| ·概述 | 第41页 |
| ·临床样本及研究方法 | 第41-42页 |
| ·五脏十字来源 | 第41-42页 |
| ·研究对象 | 第42页 |
| ·纳入及排除标准 | 第42页 |
| ·研究方法 | 第42页 |
| ·五脏五音信号特征提取 | 第42-48页 |
| ·线谱对参数LSP | 第43-45页 |
| ·线性预测倒谱系数LPCC及其差分系数 | 第45-46页 |
| ·梅尔频率倒谱系数与翻转梅尔频率倒谱系数及其差分系数 | 第46-47页 |
| ·线性预测梅尔倒谱系数 | 第47-48页 |
| ·五脏五音特征的统计分析 | 第48-67页 |
| ·五脏五音声诊的分类识别 | 第67-75页 |
| ·线谱对参数的识别实验 | 第67页 |
| ·线性预测倒谱系数及其一阶动态差分系数的识别实验 | 第67页 |
| ·梅尔频率倒谱系数及其一阶动态差分系数的识别实验 | 第67页 |
| ·翻转梅尔倒谱系数和线性预测梅尔倒谱系数的识别实验 | 第67-68页 |
| ·综合各参数的识别实验 | 第68-69页 |
| ·具有互补性的组合特征的识别实验 | 第69-73页 |
| ·特征降维处理后的识别实验 | 第73-75页 |
| 第5章 中医虚实证声诊语音信号的分析与识别 | 第75-83页 |
| ·概述 | 第75页 |
| ·临床样本及研究方法 | 第75-76页 |
| ·元音采集 | 第75-76页 |
| ·研究对象 | 第76页 |
| ·纳入及排除标准 | 第76页 |
| ·研究方法 | 第76页 |
| ·虚实证声诊实验的特征提取 | 第76-77页 |
| ·多尺度熵 | 第76页 |
| ·临界带特征矢量 | 第76-77页 |
| ·虚实证声诊实验的特征统计分析 | 第77-81页 |
| ·虚实证声诊实验的分类识别 | 第81-83页 |
| 第6章 中医声诊分析系统的初步实现 | 第83-90页 |
| ·开发工具和开发语言简介 | 第83-84页 |
| ·C++语言特点 | 第83页 |
| ·面向对象的程序设计 | 第83-84页 |
| ·声诊分析系统的软件设计 | 第84-89页 |
| ·基本信息界面 | 第85-86页 |
| ·测试者语音信号采集界面 | 第86页 |
| ·特征参数提取界面 | 第86-87页 |
| ·模式识别界面 | 第87-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 第7章 总结与展望 | 第90-92页 |
| ·总结 | 第90-91页 |
| ·展望 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 附录A | 第97-125页 |