| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-6页 |
| 第一章 论序 | 第6-10页 |
| 1．1 选题背景、意义 | 第6-7页 |
| 1．2 论文研究的主要内容 | 第7-9页 |
| 1．3 论文内容安排 | 第9-10页 |
| 第二章 信号检测的基本理论 | 第10-18页 |
| 2．1 假设检验 | 第10-12页 |
| 2．2 似然比和最优处理器 | 第12-13页 |
| 2．3 贝叶斯(Bayes)准则 | 第13-15页 |
| 2．4 最小错误概率准则 | 第15-16页 |
| 2．5 聂曼—皮尔逊(Neyman-Pearson)准则 | 第16-17页 |
| 2．6 小结 | 第17-18页 |
| 第三章 被动声信号检测器设计与应用 | 第18-34页 |
| 3．1 大气中信号的统计模型 | 第18页 |
| 3．2 检测器的设计 | 第18-32页 |
| 3．2．1 能量检测器 | 第19-22页 |
| 3．2．1．1 算法说明 | 第19-21页 |
| 3．2．1．2 仿真结果 | 第21-22页 |
| 3．2．2 LS检测器 | 第22-23页 |
| 3．2．2．1 方法说明 | 第22-23页 |
| 3．2．2．2 仿真结果 | 第23页 |
| 3．2．3 MP检测器 | 第23-30页 |
| 3．2．3．1 方法说明 | 第24-28页 |
| 3．2．3．2 仿真结果 | 第28-30页 |
| 3．2．4 HS检测器 | 第30-32页 |
| 3．2．4．1 方法说明 | 第30-31页 |
| 3．2．4．2 仿真结果 | 第31-32页 |
| 3．3 小结 | 第32-34页 |
| 第四章 小波和RLS在声信号降噪处理中的应用 | 第34-52页 |
| 4．1 小波降噪的基本原理 | 第34-43页 |
| 4．1．1 小波变换 | 第34-37页 |
| 4．1．2 多分辨率分析与正交小波变换 | 第37-39页 |
| 4．1．3 二尺度方程和Mallat塔式算法 | 第39-41页 |
| 4．1．4 小波阈值降噪算法 | 第41-43页 |
| 4．2 自适应滤波器降噪的基本原理 | 第43-46页 |
| 4．2．1 自适应谱线增强器 | 第44-45页 |
| 4．2．2 RLS算法 | 第45-46页 |
| 4．3 小波和RLS在声信号消降处理中的仿真及分析 | 第46-51页 |
| 4．3．1 对仿真信号的降噪处理及分析 | 第46-47页 |
| 4．3．2 对实测声信号的降噪处理及分析 | 第47-50页 |
| 4．3．3 参数的选择和说明 | 第50-51页 |
| 4．4 小结 | 第51-52页 |
| 第五章 小波降噪在声信号检测中的应用 | 第52-59页 |
| 5．1 降噪算法的选择 | 第52-53页 |
| 5．2 常规的阈值计算方法 | 第53-54页 |
| 5．3 基于纯背景噪声的值估计方法 | 第54-56页 |
| 5．4 基于纯背景噪声的阈值估计方法对实际信号的仿真 | 第56-57页 |
| 5．5 基于纯背景噪声的阈值估计法分析 | 第57-58页 |
| 5．6 小结 | 第58-59页 |
| 总结 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 参加科研项目和发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
