基于声信号处理的交通事故自动检测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·国内外研究现状和论文工作意义 | 第9-11页 |
| ·传统的交通事件检测技术 | 第9-10页 |
| ·基于声信号的交通事故检测技术 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第2章 音频信号处理基础 | 第13-25页 |
| ·声学基础 | 第13-15页 |
| ·时域特性 | 第15-18页 |
| ·短时能量和短时平均幅度 | 第15-16页 |
| ·短时平均过零率 | 第16-17页 |
| ·短时自相关函数 | 第17-18页 |
| ·线性预测系数 | 第18页 |
| ·频率特性 | 第18-19页 |
| ·傅里叶变换 | 第18-19页 |
| ·Mel 频率倒谱系数 | 第19页 |
| ·时频特性 | 第19-22页 |
| ·短时傅里叶变换 | 第20页 |
| ·小波变换 | 第20-22页 |
| ·音频信号分类技术 | 第22-25页 |
| 第3章 自动声检测算法设计 | 第25-43页 |
| ·预处理 | 第25-27页 |
| ·分帧 | 第25页 |
| ·归一化处理 | 第25页 |
| ·去噪 | 第25-27页 |
| ·时频特征提取 | 第27-31页 |
| ·分类器设计 | 第31-41页 |
| ·线性判别分析法 | 第32-35页 |
| ·使用支持向量机对特征向量进行分类 | 第35-38页 |
| ·基于距离的异常点检测方法 | 第38-39页 |
| ·单类支持向量机 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 自动声检测系统设计 | 第43-60页 |
| ·总体设计 | 第43-44页 |
| ·系统硬件设计 | 第44-48页 |
| ·DSP 模块设计 | 第45-46页 |
| ·声音采集模块 | 第46页 |
| ·存储器模块 | 第46-47页 |
| ·通讯与报警模块 | 第47-48页 |
| ·软件设计-多种判别信息的融合 | 第48-52页 |
| ·基于能量的判别信息 | 第48-50页 |
| ·基于自相关性的判别信息 | 第50-51页 |
| ·碰撞声检测算法流程 | 第51-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-59页 |
| ·MATLAB 仿真平台上的实验结果与分析 | 第53-55页 |
| ·实际场景下的实验 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·论文工作总结 | 第60页 |
| ·未来工作展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参与项目 | 第67页 |
