| 中文摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文创新工作 | 第10-11页 |
| 1.4 论文结构 | 第11-12页 |
| 第二章 系统总体概述 | 第12-19页 |
| 2.1 系统需求分析 | 第12-17页 |
| 2.1.1 口腔运动状态分析 | 第12-14页 |
| 2.1.2 骨导音产生的生理机制 | 第14-17页 |
| 2.1.3 传感器节点规格要求 | 第17页 |
| 2.1.4 手机端及服务器端功能要求 | 第17页 |
| 2.2 系统框架设计 | 第17-18页 |
| 2.2.1 系统结构框架 | 第18页 |
| 2.2.2 系统通信机制与数据处理流程 | 第18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 传感器节点嵌入式系统开发 | 第19-34页 |
| 3.1 生理传感器 | 第19-21页 |
| 3.1.1 骨导麦克风 | 第19-20页 |
| 3.1.2 加速度计 | 第20-21页 |
| 3.2 嵌入式硬件系统 | 第21-25页 |
| 3.2.1 微处理器 | 第22-23页 |
| 3.2.2 音频采集处理芯片 | 第23-24页 |
| 3.2.3 蓝牙与电源管理芯片 | 第24-25页 |
| 3.3 嵌入式软件系统 | 第25-33页 |
| 3.3.1 RealView MDK-ARM 开发环境 | 第25-26页 |
| 3.3.2 音频信号与加速度信号处理 | 第26-28页 |
| 3.3.3 蓝牙通信 | 第28-30页 |
| 3.3.4 堆栈设置与存储器分配 | 第30-31页 |
| 3.3.5 数据帧格式与文件系统 | 第31-32页 |
| 3.3.6 计算与操作流程 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 服务器骨导音识别系统 | 第34-58页 |
| 4.1 骨导音数据库的建立 | 第34-39页 |
| 4.1.1 骨导麦克风数据采集最佳贴附位置 | 第35-36页 |
| 4.1.2 骨导音数据采集与标注 | 第36-39页 |
| 4.2 基于 HTK 的骨导音识别系统构建 | 第39-56页 |
| 4.2.1 语音识别技术与发展 | 第40-46页 |
| 4.2.2 语音识别工具 HTK 的使用及识别系统参数优化 | 第46-56页 |
| 4.3 服务器端与手机端 WIFI 通信 | 第56-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 Android 手机端应用软件 | 第58-71页 |
| 5.1 Android 开发环境简述 | 第58-59页 |
| 5.2 Android 软件系统用例分析 | 第59-61页 |
| 5.3 手机端软件系统详细设计 | 第61-63页 |
| 5.3.1 系统功能模块设计 | 第61-63页 |
| 5.3.2 数据格式设计 | 第63页 |
| 5.4 饮食健康评分系统 | 第63-68页 |
| 5.4.1 现代医学对饮食健康的研究 | 第63-64页 |
| 5.4.2 饮食健康评分系统设计与实现 | 第64-68页 |
| 5.5 系统用户界面展示 | 第68-70页 |
| 5.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 咀嚼信号时域识别算法研究 | 第71-76页 |
| 6.1 咀嚼信号时域主峰检测方法原理 | 第71-73页 |
| 6.1.1 主峰检测方法原理 | 第71-72页 |
| 6.1.2 主峰检测方法实现 | 第72-73页 |
| 6.1.3 主峰检测方法结果 | 第73页 |
| 6.2 咀嚼信号时域回归系数检测方法原理 | 第73-75页 |
| 6.2.1 回归系数检测方法原理 | 第73-74页 |
| 6.2.2 回归系数检测方法实现 | 第74-75页 |
| 6.2.3 回归系数检测方法结果 | 第75页 |
| 6.3 本章小结 | 第75-76页 |
| 第七章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 7.1 总结 | 第76-77页 |
| 7.2 展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第81-82页 |
| 附录 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86页 |