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基于信号稀疏特性的多声源定位及分离技术研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-22页
    1.1 研究背景与研究意义第12-14页
    1.2 多声源定位及分离技术的发展与应用第14-19页
        1.2.1 多声源定位技术的发展第14-16页
        1.2.2 多声源分离技术的发展第16-18页
        1.2.3 多声源定位及分离技术的应用第18-19页
    1.3 研究内容第19-20页
    1.4 论文结构第20-22页
第2章 多声源定位及分离算法的研究现状第22-34页
    2.1 引言第22页
    2.2 麦克风及麦克风阵列第22-25页
        2.2.1 麦克风第22-23页
        2.2.2 麦克风阵列第23-25页
    2.3 多声源定位技术研究现状第25-29页
        2.3.1 基于TDOA估计的声源定位技术第25-27页
        2.3.2 基于宽带MUSIC的定位技术第27-28页
        2.3.3 基于信号稀疏性的定位技术第28-29页
    2.4 多声源分离技术研究现状第29-32页
        2.4.1 基于ICA的声源分离技术第29-30页
        2.4.2 基于信号稀疏性的声源分离方法第30-32页
    2.5 本章小结第32-34页
第3章 基于单声源区域检测的多声源定位方法第34-56页
    3.1 引言第34页
    3.2 波达方向(DOA)估计第34-36页
    3.3 基于单声源区域检测的多声源定位方法第36-41页
        3.3.1 语音信号稀疏性的统计分析第36-38页
        3.3.2 麦克风录制信号的稀疏性的统计分析第38-41页
    3.4 基于单声源区域检测的多声源定位方法第41-46页
        3.4.1 基于单声源区域检测的DOA估计第41-43页
        3.4.2 DOA统计直方图后处理第43-45页
        3.4.3 峰值搜索和声源计数第45-46页
    3.5 结果与讨论第46-54页
        3.5.1 理想声学条件下的DOA估计精度评估第47-48页
        3.5.2 混响环境下的DOA估计精度评估第48-50页
        3.5.3 声源计数精度评估第50-52页
        3.5.4 评估所提算法的实时性第52-54页
    3.6 本章小结第54-56页
第4章 基于单声源点检测的多声源定位方法第56-78页
    4.1 引言第56-57页
    4.2 所提方法基础第57-62页
        4.2.1 单声源点比例统计分析第57-59页
        4.2.2 “DOA收敛”假设第59-62页
    4.3 基于单声源点检测的多声源定位方法第62-68页
        4.3.1 基于K-均值聚类的单声源点检测原理第63-65页
        4.3.2 基于DBSCAN算法的单声源点检测原理第65-68页
    4.4 结果与讨论第68-77页
        4.4.1 两种所提算法DOA估计精度的对比评测第69-72页
        4.4.2 两种所提算法声源计数精度的对比评测第72-74页
        4.4.3 不同定位方法的综合评测第74-77页
    4.5 本章小结第77-78页
第5章 联合稀疏与非稀疏成分恢复的多声源分离算法第78-104页
    5.1 引言第78-79页
    5.2 信号模型以及稀疏性假设第79-81页
    5.3 稀疏成分存在性的统计分析第81-83页
    5.4 基于动态阈值聚类的稀疏成分恢复算法第83-85页
    5.5 非稀疏成分分离算法第85-93页
        5.5.1 “局部区域稳定性”假设的统计性分析第86-88页
        5.5.2 “贡献者”检测第88-89页
        5.5.3 基于“局部区域稳定性”假设的非稀疏成分分离算法第89-93页
    5.6 结果与讨论第93-103页
        5.6.1 模拟环境中的客观评测第94-97页
        5.6.2 实际环境中的客观评测第97-100页
        5.6.3 主观评测第100-103页
    5.7 本章小结第103-104页
结论第104-108页
参考文献第108-116页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第116-118页
攻读硕士学位期间参加的科研项目及获奖情况第118-120页
致谢第120-121页

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