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基于DSP的双路语音信号盲分离

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第1章 绪论第8-12页
    1.1 研究背景第8-9页
    1.2 研究现状与意义第9-10页
    1.3 本文主要工作以及内容安排第10-12页
第2章 盲源分离以及Fast-ICA分离算法第12-25页
    2.1 盲信号分离算法的介绍第12-13页
    2.2 盲源分离算法的基本模型第13-14页
    2.3 信息论的相关基础知识第14-17页
        2.3.1 熵第14-15页
        2.3.2 K-L散度第15页
        2.3.3 互信息第15-16页
        2.3.4 负熵第16-17页
        2.3.5 峭度第17页
    2.4 信号的预处理及Fast-ICA算法第17-20页
        2.4.1 观测信号的预处理第17-18页
        2.4.2 Fast-ICA算法第18-20页
    2.5 仿真实验第20-24页
    2.6 本章小结第24-25页
第3章 盲分离系统的硬件部分第25-36页
    3.1 SEED-DEC6437开发板第25-27页
    3.2 DSP芯片的介绍第27-29页
    3.3 多通道缓冲串口(McBSP)第29-30页
    3.4 TLV320AIC23B音频处理芯片第30-35页
        3.4.1 TLV320AIC23B立体声音频处理芯片第31-32页
        3.4.2 TLV320AIC23B与TMS320DM6437的接口第32-35页
    3.5 本章小结第35-36页
第4章 DSP盲分离的软件设计及实验仿真第36-53页
    4.1 TI公司的DSP开发软件介绍第36-39页
    4.2 TI公司倡导的软件设计架构第39-42页
        4.2.1 一般的DSP软件开发方法第39-40页
        4.2.2 eXpress软件技术第40页
        4.2.3 DSP/BIOS的介绍第40-42页
    4.3 开发语言的选用第42页
    4.4 实验的筹备第42-45页
        4.4.1 实验的硬件准备第43-45页
        4.4.2 实验环境第45页
    4.5 盲分离系统的软件架构第45-50页
        4.5.1 混合语音信号传输的软件设计第46-48页
        4.5.2 盲分离算法的处理以及软件流程第48-50页
    4.6 实验与结果第50-52页
        4.6.1 实验过程第50-51页
        4.6.2 实验结果第51-52页
    4.7 本章小结第52-53页
第5章 总结展望第53-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-59页

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