| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 工程机械声音分析及特征提取 | 第17-35页 |
| 2.1 工程机械声音信号分析 | 第17-21页 |
| 2.1.1 语音产生机理 | 第17页 |
| 2.1.2 工程机械发声机理 | 第17-18页 |
| 2.1.3 四种工程机械声音分析 | 第18-20页 |
| 2.1.4 工程机械声音与语音比较 | 第20-21页 |
| 2.2 声音识别基本原理 | 第21-22页 |
| 2.3 声音信号预处理 | 第22-27页 |
| 2.3.1 声音信号的采集 | 第22-24页 |
| 2.3.2 声音信号预加重 | 第24页 |
| 2.3.3 声音信号加窗 | 第24-27页 |
| 2.4 声音信号特征提取 | 第27-33页 |
| 2.4.1 线性预测倒谱系数(LPCC) | 第27-30页 |
| 2.4.2 单边自相关线性预测倒谱系数(OSALPCC) | 第30-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 工程机械声音分类及识别算法设计 | 第35-51页 |
| 3.1 SVM的提出 | 第35-36页 |
| 3.2 SVM分类原理 | 第36-39页 |
| 3.3 SVM核函数 | 第39-42页 |
| 3.4 SVM多分类 | 第42-43页 |
| 3.5 工程机械分类实验仿真 | 第43-49页 |
| 3.5.1 采用KNN算法进行分类 | 第44-46页 |
| 3.5.2 采用SVM算法进行分类 | 第46-49页 |
| 3.5.3 KNN与SVM算法对比 | 第49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 识别系统软件设计及测试 | 第51-61页 |
| 4.1 虚拟仪器 | 第51-52页 |
| 4.2 Lab VIEW平台 | 第52-53页 |
| 4.3 软件设计 | 第53-58页 |
| 4.3.1 软件设计流程 | 第53-55页 |
| 4.3.2 软件界面设计及各模块功能实现 | 第55-58页 |
| 4.4 现场测试 | 第58-60页 |
| 4.4.1 实验平台搭建 | 第58-59页 |
| 4.4.2 现场测试结果 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 论文总结 | 第61-62页 |
| 5.2 研究展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68页 |