强噪音下基于独立分量分析（ICA）的语音降噪研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-11页 |
| ·语音降噪研究的意义 | 第8-9页 |
| ·语音降噪研究的历史和现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要内容及结构 | 第10-11页 |
| 第2章 语音及噪声特性分析 | 第11-14页 |
| ·语音的产生模型及语音特性分析 | 第11-13页 |
| ·语音的产生模型 | 第11-12页 |
| ·语音特性分析 | 第12-13页 |
| ·噪声特性分析 | 第13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第3章 独立分量分析基本原理及相关知识 | 第14-23页 |
| ·独立分量分析基本原理 | 第14-16页 |
| ·系统数学模型分析 | 第14-15页 |
| ·线性瞬时混合模型 | 第14-15页 |
| ·线性卷积混合 | 第15页 |
| ·分离的不确定性 | 第15-16页 |
| ·幅度的不确定性 | 第15-16页 |
| ·排序的不确定性 | 第16页 |
| ·独立分量分析的相关理论知识 | 第16-20页 |
| ·概率论相关知识 | 第16页 |
| ·统计相关知识 | 第16-19页 |
| ·统计独立性 | 第16-17页 |
| ·累积量 | 第17-19页 |
| ·信息论相关知识 | 第19-20页 |
| ·微分熵 | 第19页 |
| ·负熵 | 第19-20页 |
| ·观测信号预处理 | 第20-22页 |
| ·信号的中心化 | 第20页 |
| ·信号的白化 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第4章 ICA 信号分离算法 | 第23-38页 |
| ·线性瞬时混合 ICA 算法 | 第23-28页 |
| ·负熵最大化准则的简化 | 第23-24页 |
| ·FICA 算法的推导 | 第24-26页 |
| ·算法的仿真验证 | 第26-28页 |
| ·线性卷积混合 ICA 算法 | 第28-37页 |
| ·数据的短时傅里叶变换及加窗、分帧 | 第30页 |
| ·复值 ICA 算法 | 第30-32页 |
| ·幅度和顺序不确定性问题的解决方案 | 第32-35页 |
| ·幅度不确定性的解决方案 | 第32页 |
| ·顺序不确定性问题的解决方案 | 第32-35页 |
| ·计算机仿真实验 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 单通道下 ICA 方法的实现 | 第38-44页 |
| ·二抽取法 | 第38-39页 |
| ·虚拟信道法 | 第39页 |
| ·信号复制法 | 第39-43页 |
| ·谱减法基本原理 | 第40-42页 |
| ·观测信号构造过程 | 第42页 |
| ·仿真实验结果 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第6章 基于 DSP 的语音降噪系统设计 | 第44-56页 |
| ·系统的硬件结构与实现 | 第44-50页 |
| ·硬件总体结构 | 第44页 |
| ·DSP 芯片及选取 | 第44-45页 |
| ·DSP 最小系统设计 | 第45-48页 |
| ·时钟电路的设计 | 第45-46页 |
| ·系统复位电路 | 第46-47页 |
| ·电源管理电路 | 第47-48页 |
| ·系统输入与输出电路设计 | 第48-50页 |
| ·系统软件设计 | 第50-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第7章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 附录 | 第62-67页 |
