| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-17页 |
| ·课题背景 | 第10-12页 |
| ·课题研究意义和应用前景 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-17页 |
| 第2章 中医声诊系统的组成和相关技术 | 第17-27页 |
| ·声诊分析系统 | 第17-19页 |
| ·语音信号处理相关知识 | 第19-23页 |
| ·语音发生系统 | 第19页 |
| ·语音产生的线性模型 | 第19-21页 |
| ·语音的非线性特点 | 第21-22页 |
| ·人类听觉系统及其特点 | 第22-23页 |
| ·支持向量机介绍 | 第23-27页 |
| ·最优超平面 | 第23-25页 |
| ·非线性支持向量机 | 第25-27页 |
| 第3章 中医声诊五脏五音信号分析 | 第27-64页 |
| ·概述 | 第27-28页 |
| ·临床数据 | 第28-29页 |
| ·五脏五音信号的特征提取 | 第29-41页 |
| ·梅尔倒谱系数(MFCC)特征 | 第29-31页 |
| ·Bark小波特征 | 第31-41页 |
| ·五脏五音特征的统计分析 | 第41-57页 |
| ·声诊五脏五音的分类识别 | 第57-63页 |
| ·梅尔倒谱系数特征的分类识别实验 | 第57-60页 |
| ·Bark小波变换特征的分类识别实验 | 第60-62页 |
| ·综合两种特征的五脏五音声诊信号分析和分类识别 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 中医声诊五脏五音特征优选 | 第64-76页 |
| ·概述 | 第64页 |
| ·特征筛选方法 | 第64-66页 |
| ·五脏五音MFCC特征选择 | 第66-69页 |
| ·五脏五音Bark小波变换特征选择 | 第69-73页 |
| ·五脏五音综合特征选择 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第5章 中医声诊五脏五音信息的分类识别 | 第76-86页 |
| ·概述 | 第76页 |
| ·多分类算法的改进 | 第76-82页 |
| ·公共数据集分类实验 | 第78-81页 |
| ·投票策略的改进 | 第81-82页 |
| ·中医声诊数据的分类实验 | 第82-85页 |
| ·五脏五音声诊数据实验 | 第82-83页 |
| ·气阴虚声诊数据实验 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第6章 基于多示例多标记学习的中医声诊信息的分类研究 | 第86-94页 |
| ·概述 | 第86页 |
| ·多标记多示例与传统学习方式的区别 | 第86-87页 |
| ·基于多示例多标记学习模式的中医声诊系统 | 第87-88页 |
| ·临床数据 | 第88-89页 |
| ·语音特征提取 | 第89页 |
| ·多示例多标记的学习算法 | 第89-91页 |
| ·气阴虚兼证分类识别实验 | 第91-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 第7章 总结与展望 | 第94-96页 |
| ·总结 | 第94页 |
| ·展望 | 第94-96页 |
| 参考文献 | 第96-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 攻读硕士期间已发表论文 | 第101页 |