摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-9页 |
第一章 绪论 | 第9-15页 |
·脑疲劳概念 | 第9-10页 |
·语音学与语音信号 | 第10-11页 |
·国内外研究述评 | 第11-14页 |
·人脑状态侦测 | 第11-12页 |
·语音-脑疲劳工作进展 | 第12-14页 |
·研究工作与创新点 | 第14-15页 |
第二章 语音检测脑疲劳理论基础 | 第15-22页 |
·语音的脑机制 | 第15-16页 |
·脑疲劳的生化机制 | 第16页 |
·研究范式 | 第16-21页 |
·脑疲劳检测算法与流程 | 第16-20页 |
·语音信号特征分析流程 | 第20-21页 |
·本章小结 | 第21-22页 |
第三章 语音检测脑疲劳算法 | 第22-38页 |
·语音检测脑疲劳MATLAB 实现 | 第22-37页 |
·基音周期 | 第22-25页 |
·短时过零率 | 第25-28页 |
·短时自相关函数 | 第28-31页 |
·短时能量 | 第31-34页 |
·短时平均幅度 | 第34-37页 |
·本章小结 | 第37-38页 |
第四章 脑疲劳检测算法硬件建模与优化 | 第38-55页 |
·实验相关工具概论 | 第38-45页 |
·AccelDSP 综合工具 | 第38-39页 |
·采用AccelDSP 设计FIR 滤波器 | 第39-42页 |
·DSP 设计工具System Generator for DSP | 第42-43页 |
·利用System Generator for DSP 设计滤波器 | 第43-45页 |
·语音特征建模 | 第45-52页 |
·基音周期模型 | 第45-47页 |
·短时过零率模型 | 第47-49页 |
·短时自相关函数模型 | 第49-50页 |
·短时能量模型 | 第50-51页 |
·短时平均幅度模型 | 第51-52页 |
·模型分析与优化 | 第52-54页 |
·本章小结 | 第54-55页 |
第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
·总结 | 第55-56页 |
·展望 | 第56-57页 |
参考文献 | 第57-61页 |
攻读学位期间发表的论文 | 第61-62页 |
致谢 | 第62-63页 |
附录 | 第63-65页 |