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非线性滤波及其在说话人跟踪中的应用研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
1 绪论第11-21页
   ·研究背景及意义第11-12页
   ·说话人定位问题研究现状第12-16页
     ·说话人定位第13-15页
     ·时间延迟估计第15-16页
   ·非线性滤波方法综述第16-19页
     ·高斯非线性滤波方法第17-18页
     ·非高斯非线性滤波方法第18-19页
   ·论文的研究内容与结构安排第19-21页
2 贝叶斯估计及其最优实现形式第21-30页
   ·贝叶斯估计第21-23页
   ·递推估计第23-25页
   ·贝叶斯估计的几种最优实现形式第25-28页
     ·卡尔曼滤波方法第25-27页
     ·网格滤波方法第27-28页
   ·本章小结第28-30页
3 高斯非线性滤波方法第30-59页
   ·引言第30-31页
   ·EKF滤波方法第31-33页
     ·EKF滤波方法第31-32页
     ·EKF的缺陷第32-33页
   ·sigma点卡尔曼滤波方法第33-43页
     ·无轨迹卡尔曼滤波方法第33-37页
     ·中心差分卡尔曼滤波方法第37-40页
     ·sigma点卡尔曼滤波方法第40-43页
   ·迭代的sigma点滤波方法第43-47页
     ·观测更新过程中迭代方法的优化解释第43-44页
     ·迭代方法的改进第44-45页
     ·仿真实例第45-47页
   ·鲁棒的sigma点卡尔曼滤波方法第47-53页
     ·H_∞滤波问题第48-49页
     ·H_∞ sigma点卡尔曼滤波方法第49-51页
     ·仿真实例第51-53页
   ·高斯滤波方法在积分意义下的统一描述形式第53-58页
     ·高斯滤波器的统一形式第53-55页
     ·不同滤波方法的积分近似解释第55-58页
   ·本章小结第58-59页
4 粒子滤波方法第59-83页
   ·引言第59页
   ·粒子滤波方法第59-63页
     ·蒙特卡洛积分第59-60页
     ·重要性采样第60-61页
     ·序贯重要性采样第61-63页
   ·粒子滤波方法中的相关问题第63-67页
     ·重采样第63-65页
     ·建议分布函数的选取第65-66页
     ·方差减小技术第66-67页
     ·计算量问题第67页
   ·拟蒙特卡洛粒子滤波方法第67-74页
     ·拟蒙特卡洛积分第68-69页
     ·基于均值漂移的拟蒙特卡洛方法第69-72页
     ·仿真实例第72-74页
   ·基于充分统计量的粒子滤波方法第74-81页
     ·充分统计量及其在粒子滤波方法中的应用第74-76页
     ·状态和参数的联合估计问题第76-80页
     ·仿真实例第80-81页
   ·本章小结第81-83页
5 非线性滤波在说话人跟踪中的应用第83-111页
   ·引言第83页
   ·说话人定位中的基本问题第83-87页
     ·问题描述第83-84页
     ·信号模型第84-85页
     ·说话人定位方法第85-87页
   ·时延估计说话人定位方法第87-94页
     ·时间延迟估计第87-91页
     ·基于时间延迟的定位方法第91-94页
   ·基于粒子滤波的说话人跟踪第94-96页
     ·关于传统定位方法的讨论第94-95页
     ·基于粒子滤波的说话人跟踪方法第95-96页
   ·基于交互式多模型的说话人跟踪方法第96-104页
     ·IMM方法第97-98页
     ·基于采样交互的IMM粒子滤波方法第98-101页
     ·计算机仿真结果第101-104页
   ·融合波达方向和时间延迟信息的说话人跟踪方法第104-109页
     ·分层采样方法第104-106页
     ·基于分层采样的说话人跟踪方法第106-107页
     ·计算机仿真结果第107-109页
   ·本章小结第109-111页
6 总结与展望第111-114页
   ·论文总结第111-112页
   ·研究展望第112-114页
参考文献第114-126页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第126-127页
致谢第127-128页

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