短波语音通话下的飞机类型识别研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状介绍与分析 | 第13-17页 |
| ·非合作下的飞机目标识别研究现状 | 第13-14页 |
| ·飞机噪声研究现状 | 第14-17页 |
| ·希尔伯特—黄变换 | 第17-19页 |
| ·贝叶斯阴阳机 | 第19-20页 |
| ·本文工作 | 第20-23页 |
| 第2章 飞机驾驶舱背景声分析 | 第23-37页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·地面信号/飞机信号的辨别研究 | 第24-28页 |
| ·信号数据分析 | 第24页 |
| ·地面背景声/飞机背景声辨识 | 第24-26页 |
| ·地面语音/飞行员语音辨识 | 第26-28页 |
| ·目标信号的统计分析 | 第28-36页 |
| ·集合均值与集合方差 | 第30-32页 |
| ·基于改进的功率谱密度分析 | 第32-34页 |
| ·基于改进的倒谱分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 飞机短波通信中的语音抑制 | 第37-53页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·语音段与非语音段的端点检测 | 第37-43页 |
| ·基于双门限端点检测 | 第38-41页 |
| ·基于谱熵端点检测 | 第41-43页 |
| ·短波通信中的语音抑制研究 | 第43-52页 |
| ·基于 EMD_WT 的语音抑制 | 第44-48页 |
| ·基于 EEMD 的语音抑制 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 飞机类型特征建模 | 第53-72页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·听觉感知与听觉心理 | 第54-56页 |
| ·基于听觉感知的飞机声信号特征提取 | 第56-66页 |
| ·基于美尔频率倒谱的目标特征 | 第56-60页 |
| ·基于感知线性预测的目标特征 | 第60-61页 |
| ·Delta 特征参数提取 | 第61-62页 |
| ·基于听觉感知的 Bark 小波包特征 | 第62-66页 |
| ·主成分分析与飞机类型特征降维 | 第66-68页 |
| ·主成分分析 | 第66-67页 |
| ·主成分分析变换流程 | 第67-68页 |
| ·飞机特征的主成分分析变换 | 第68页 |
| ·特征参数的评价与选择 | 第68-71页 |
| ·F 比特征参数评价方法 | 第69-70页 |
| ·基于 F 比的飞机混合特征评价及选择 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 飞机类型识别 | 第72-91页 |
| ·引言 | 第72-73页 |
| ·高斯混合模型在飞机识别中的应用 | 第73-78页 |
| ·高斯混合模型 | 第73-74页 |
| ·高斯混合模型的参数学习与 EM 算法 | 第74-76页 |
| ·飞机类型识别中 GMM 模型的应用 | 第76-78页 |
| ·基于贝叶斯阴阳学习的飞机类型分类 | 第78-90页 |
| ·贝叶斯阴阳学习 | 第79-81页 |
| ·梯度学习与自然梯度学习 | 第81-84页 |
| ·基于普通梯度的模型选择算法 | 第84-87页 |
| ·基于黎曼流形的自然梯度的模型选择 | 第87-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 第6章 实验及结果分析 | 第91-105页 |
| ·引言 | 第91页 |
| ·实验说明 | 第91页 |
| ·实验与结果分析 | 第91-104页 |
| ·GMM 阶数选择实验 | 第91-93页 |
| ·PCA 降维实验 | 第93-96页 |
| ·F 比实验 | 第96-98页 |
| ·语音段的目标识别实验 | 第98-99页 |
| ·基于语音抑制的目标识别实验 | 第99-100页 |
| ·梯度在 BYY 学习中的飞机类型识别实验 | 第100-102页 |
| ·基于语音的空/地音辨别实验 | 第102-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 结论 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-119页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第119-120页 |
| 致谢 | 第120页 |
