| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-20页 |
| 1.2.1 声目标识别研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.2 声源定位研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 本文解决的关键问题 | 第20-21页 |
| 1.4 整体方案设计 | 第21-22页 |
| 1.5 全文结构安排 | 第22-24页 |
| 第二章 声信号预处理技术 | 第24-36页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 小波变换理论 | 第24-26页 |
| 2.2.1 连续小波变换函数 | 第25-26页 |
| 2.2.2 离散小波变换函数 | 第26页 |
| 2.3 小波消噪方法 | 第26-29页 |
| 2.3.1 模极大值降噪 | 第27页 |
| 2.3.2 小波相关降噪 | 第27-28页 |
| 2.3.3 小波阈值降噪 | 第28-29页 |
| 2.4 声信号小波阈值降噪 | 第29-31页 |
| 2.5 仿真与讨论 | 第31-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 声目标识别算法 | 第36-60页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 目标识别关键技术 | 第36-44页 |
| 3.2.1 特征提取技术 | 第36-37页 |
| 3.2.2 特征选择技术 | 第37-39页 |
| 3.2.3 分类器设计 | 第39-44页 |
| 3.3 基于组合特征与LDA结合的特征提取方法 | 第44-53页 |
| 3.3.1 声信号时域特征提取 | 第44-47页 |
| 3.3.2 声信号频域特征提取 | 第47-51页 |
| 3.3.3 基于LDA的降维方法 | 第51-53页 |
| 3.4 声目标识别过程 | 第53-55页 |
| 3.5 仿真与讨论 | 第55-59页 |
| 3.5.1 实验条件及参数设置 | 第55-56页 |
| 3.5.2 声目标识别实验研究 | 第56-59页 |
| 3.5.3 实验小结 | 第59页 |
| 3.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 基于TDOA声源定位算法 | 第60-86页 |
| 4.1 引言 | 第60页 |
| 4.2 TDOA估计算法 | 第60-67页 |
| 4.2.1 广义互相关函数法（GCC） | 第60-63页 |
| 4.2.2 基于相位差与最大似然结合的时延估计方法 | 第63-67页 |
| 4.3 声源定位过程 | 第67-71页 |
| 4.4 仿真与讨论 | 第71-84页 |
| 4.4.1 时延估计仿真实验 | 第71-78页 |
| 4.4.2 声源位置估计仿真实验 | 第78-84页 |
| 4.4.3 实验小结 | 第84页 |
| 4.5 本章小结 | 第84-86页 |
| 第五章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 5.1 工作总结 | 第86页 |
| 5.2 工作展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-94页 |
| 致谢 | 第94-96页 |
| 作者简介 | 第96-97页 |