矢量量化码书设计与矢量量化应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-36页 |
| ·研究背景 | 第16-21页 |
| ·矢量量化技术的发展历史与研究现状 | 第21-31页 |
| ·本文的主要工作与特色 | 第31-34页 |
| ·研究内容 | 第31-33页 |
| ·主要贡献与特色 | 第33-34页 |
| ·论文的结构安排 | 第34-36页 |
| 第二章 相关理论 | 第36-59页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·矢量量化的基本原理 | 第37-40页 |
| ·矢量量化的理论基础 | 第37-38页 |
| ·矢量量化的定义 | 第38页 |
| ·矢量量化的特点 | 第38-40页 |
| ·矢量量化的目标函数 | 第40-42页 |
| ·矢量失真描述 | 第40-41页 |
| ·信号失真描述 | 第41-42页 |
| ·最优矢量量化器的几个条件 | 第42-44页 |
| ·两个基本必要条件 | 第43-44页 |
| ·零边界概率条件 | 第44页 |
| ·等误差条件 | 第44页 |
| ·最优条件的充分性 | 第44页 |
| ·编码速率与比特率、复杂度 | 第44-46页 |
| ·编码速率和比特率 | 第44-45页 |
| ·复杂度 | 第45-46页 |
| ·模糊集合与模糊逻辑 | 第46-50页 |
| ·模糊数学理论基础 | 第46-47页 |
| ·模糊集合及其运算 | 第47-48页 |
| ·隶属函数 | 第48-49页 |
| ·模糊矩阵、模糊关系、模糊向量 | 第49-50页 |
| ·同态信号处理 | 第50-54页 |
| ·同态信号处理表示 | 第50-52页 |
| ·卷积同态信号处理的一些性质 | 第52页 |
| ·倒谱与复倒谱的关系 | 第52-53页 |
| ·倒谱与复倒谱的特点 | 第53页 |
| ·复倒谱与倒谱的计算方法 | 第53-54页 |
| ·说话人识别统计模型 | 第54-58页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第54-56页 |
| ·高斯混合模型 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第三章 LSF码书设计与优化 | 第59-89页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·线谱频率(LSF)系数 | 第60-62页 |
| ·LSF矢量量化 | 第62-67页 |
| ·LSF标量量化 | 第62-65页 |
| ·初始码书生成算法 | 第65-67页 |
| ·LSF经典码书设计算法(LBG)与分析 | 第67-70页 |
| ·LBG算法与基本问题 | 第67-69页 |
| ·LBG算法的进一步分析 | 第69-70页 |
| ·新的码书优化方案 | 第70-71页 |
| ·最近邻划分变异方案 | 第70页 |
| ·矢量空间状态优化方案 | 第70-71页 |
| ·基于概率密度估计的进化规划码书设计算法 | 第71-81页 |
| ·研究思路 | 第71-72页 |
| ·算法原理分析 | 第72-77页 |
| ·算法实现步骤 | 第77-78页 |
| ·实验结果与分析 | 第78-81页 |
| ·基于粒子群的码书优化算法 | 第81-87页 |
| ·研究思路 | 第81-82页 |
| ·算法原理分析 | 第82-85页 |
| ·实现步骤 | 第85-86页 |
| ·实验结果与分析 | 第86-87页 |
| ·本章小结 | 第87-89页 |
| 第四章 基于模糊相关度的VQ说话人识别 | 第89-122页 |
| ·引言 | 第89-90页 |
| ·说话人识别的基本原理 | 第90页 |
| ·说话人识别的特征选择 | 第90-94页 |
| ·高层次与低层次语音特征 | 第91-92页 |
| ·短时傅里叶变换 | 第92页 |
| ·线性预测系数及其派生系数 | 第92-93页 |
| ·基于听觉原理的特征参数 | 第93页 |
| ·特征参数的统计评价 | 第93-94页 |
| ·说话人识别的主要方法与分析 | 第94-99页 |
| ·最小距离分类器 | 第94-95页 |
| ·矢量量化 | 第95-96页 |
| ·高斯混合模型 | 第96-97页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第97-98页 |
| ·几种方法的比较与分析 | 第98-99页 |
| ·基音及其提取 | 第99-102页 |
| ·倒谱特征参数 | 第102-105页 |
| ·MFCC参数提取算法 | 第102-103页 |
| ·LPCC参数提取算法 | 第103-105页 |
| ·基于模糊相关度的VQ说话认人辨认 | 第105-120页 |
| ·研究思路 | 第105-107页 |
| ·算法原理分析 | 第107-114页 |
| ·算法实现步骤 | 第114-115页 |
| ·实验结果与分析 | 第115-120页 |
| ·本章小结 | 第120-122页 |
| 第五章 抗信道噪声的矢量量化数字水印 | 第122-144页 |
| ·引言 | 第122页 |
| ·矢量量化图像压缩码书设计与优化 | 第122-127页 |
| ·一种改进的LBG算法 | 第123-126页 |
| ·基于AMPSO的图像码书优化 | 第126-127页 |
| ·水印算法的基本要求 | 第127-128页 |
| ·一种基于图块分类的水印算法 | 第128-132页 |
| ·基本原理 | 第129-130页 |
| ·实现步骤 | 第130-131页 |
| ·实验结果 | 第131-132页 |
| ·基于基本码字标志的矢量量化数字图像水印算法 | 第132-136页 |
| ·矢量量化数字水印算法原理 | 第132-134页 |
| ·实现步骤 | 第134-135页 |
| ·实验结果 | 第135-136页 |
| ·抗信道噪声矢量量化数字水印新算法 | 第136-142页 |
| ·研究思路 | 第136页 |
| ·算法原理与步骤 | 第136-139页 |
| ·实验与分析 | 第139-142页 |
| ·本章小结 | 第142-144页 |
| 第6章 总结与展望 | 第144-147页 |
| ·本文工作总结 | 第144-146页 |
| ·未来研究方向 | 第146-147页 |
| 参考文献 | 第147-154页 |
| 致谢 | 第154-155页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第155-156页 |
| 附录 | 第156页 |
