| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 语音信号非线性特性研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 基于神经网络的语音非线性特性研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于混沌理论的语音非线性特性研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究内容和章节安排 | 第11-14页 |
| 第二章 混沌理论及混沌时间序列分析与预测方法 | 第14-26页 |
| 2.1 混沌理论简介 | 第14-16页 |
| 2.1.1 混沌理论的起源与发展 | 第14-15页 |
| 2.1.2 混沌的定义 | 第15-16页 |
| 2.2 相空间重构 | 第16-21页 |
| 2.2.1 相空间重构理论 | 第16-17页 |
| 2.2.2 嵌入维数的确定 | 第17-18页 |
| 2.2.3 延迟时间的确定 | 第18-21页 |
| 2.3 混沌时间序列的判别方法 | 第21-22页 |
| 2.3.1 Lyapunov指数 | 第21-22页 |
| 2.3.2 最大Lyapunov指数计算方法 | 第22页 |
| 2.4 混沌时间序列预测方法 | 第22-24页 |
| 2.4.1 基于Lyapunov指数的时间序列预测方法 | 第23页 |
| 2.4.2 基于神经网络的时间序列预测方法 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 遗传规划算法及改进 | 第26-36页 |
| 3.1 遗传规划算法概述 | 第26-31页 |
| 3.1.1 遗传规划算法中的模式 | 第27页 |
| 3.1.2 个体初始化 | 第27-28页 |
| 3.1.3 适应度函数 | 第28-29页 |
| 3.1.4 基本算子 | 第29-31页 |
| 3.1.5 基本步骤 | 第31页 |
| 3.2 遗传规划算法的改进 | 第31-34页 |
| 3.2.1 固定结构的遗传规划算法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 多种群遗传规划算法 | 第32-34页 |
| 3.2.3 系数爬山优化 | 第34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于改进GP算法的语音信号双向预测建模 | 第36-44页 |
| 4.1 语音短时分析技术及线性预测 | 第36-37页 |
| 4.1.1 语音短时分析技术 | 第36-37页 |
| 4.1.2 语音信号线性预测 | 第37页 |
| 4.2 语音信号预处理与相空间重构 | 第37-40页 |
| 4.2.1 语音信号预处理 | 第37-38页 |
| 4.2.2 语音信号相空间重构 | 第38-40页 |
| 4.3 语音信号双向预测模型的求解过程及分析 | 第40-42页 |
| 4.3.1 模型求解过程 | 第40-41页 |
| 4.3.2 模型分析 | 第41-42页 |
| 4.4 模型的优化 | 第42-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 实验仿真 | 第44-52页 |
| 5.1 预测模型求解 | 第44-46页 |
| 5.2 模型评价 | 第46-51页 |
| 5.2.1 波形比较 | 第46-48页 |
| 5.2.2 均方误差比较 | 第48-49页 |
| 5.2.3 信噪比比较 | 第49页 |
| 5.2.4 音质评价 | 第49-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 主要工作 | 第52-53页 |
| 6.2 进一步研究展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第60页 |