| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·本文研究的意义 | 第9-11页 |
| ·本文研究内容及创新点 | 第11-13页 |
| 第二章 舱音分析的基础研究 | 第13-29页 |
| ·舱音的分类 | 第13-16页 |
| ·舱音特点分析 | 第16-20页 |
| ·舱音的时域处理及其应用研究 | 第20-29页 |
| 第三章 基于盲源分离与独立分量分析的舱音分析及其应用研究 | 第29-51页 |
| ·特征提取 | 第29-30页 |
| ·传统的特征提取方法 | 第30页 |
| ·盲信号分离与独立分量分析 | 第30-32页 |
| ·独立分量分析的定义 | 第32-33页 |
| ·独立分量分析的相关数学知识 | 第33-42页 |
| ·独立分量分析独立性的度量 | 第42-44页 |
| ·OGWE 盲源分离分析 | 第44-47页 |
| ·基于短时过零率和短时能量的舱音去噪的对比分析 | 第47-49页 |
| ·利用ADOBE AUDITION 软件的舱音信号的光谱分析 | 第49-51页 |
| 第四章 线性预测分析 | 第51-60页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·线性预测分析（LPC）的基本原理 | 第51-54页 |
| ·LPC 正则方程组的自相关解法和自协方差解法 | 第54-56页 |
| ·利用DURBIN递推算法求解自相关方程 | 第56-57页 |
| ·模型增益 G 的确定 | 第57-58页 |
| ·由线性预测系数导出其他特征参数 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于线性预测分析的舱音信号特征提取 | 第60-66页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·利用 DURBIN递推算法进行特征提取及信号合成步骤 | 第60-62页 |
| ·线性预测系数的二次提取 | 第62-65页 |
| ·线性预测系数 | 第65-66页 |
| 第六章 全文总结 | 第66-67页 |
| ·本文结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 科研课题项目 | 第69-70页 |
| 发表论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
