| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-18页 |
| ·研究目的和意义 | 第10-11页 |
| ·乐器的基本知识及声学特性 | 第11-13页 |
| ·乐器识别的研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文的主要工作 | 第15-16页 |
| ·论文的内容安排 | 第16-18页 |
| 第二章 基于主成分分析的相空间重构模型的建立 | 第18-32页 |
| ·相空间重构理论（Phase Space Reconstruction，PSR） | 第18-19页 |
| ·乐器信号相空间重构参数的估计 | 第19-26页 |
| ·嵌入维数的估计 | 第19-22页 |
| ·延迟时间的估计 | 第22-24页 |
| ·乐器信号的相空间重构参数估计 | 第24-26页 |
| ·主成分分析（Principal Component Analysis，PCA） | 第26-27页 |
| ·乐器信号的相空间重构模型的建立 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于相空间重构的乐器识别 | 第32-52页 |
| ·乐器识别的框架 | 第32-34页 |
| ·乐器识别的基本流程 | 第32-33页 |
| ·基于相空间重构的乐器识别框图 | 第33-34页 |
| ·特征提取 | 第34-36页 |
| ·柔性神经树（Flexible Neural Tree，FNT） | 第36-40页 |
| ·神经树的编码以及表示 | 第37-39页 |
| ·适应度函数 | 第39页 |
| ·结构和参数的优化 | 第39-40页 |
| ·实验仿真 | 第40-49页 |
| ·相空间重构模型的建立 | 第41-42页 |
| ·特征向量的提取 | 第42-44页 |
| ·分类器的训练及仿真过程 | 第44-49页 |
| ·基于主成分分析的相空间重构建模的改进 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·工作的总结 | 第52-53页 |
| ·未来展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及研究 | 第60-61页 |
