| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-26页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·昆虫发声行为的研究概况 | 第13-16页 |
| ·昆虫发声器和发声机制 | 第13-16页 |
| ·基于动物鸣声的模式识别分类研究进展 | 第16-23页 |
| ·用于自动识别的特征提取 | 第17-19页 |
| ·用于动物自动分类识别的主要模型 | 第19-22页 |
| ·动物声学模式识别的应用 | 第22-23页 |
| ·研究目标与内容 | 第23-24页 |
| ·研究目标 | 第23页 |
| ·研究内容 | 第23-24页 |
| ·技术路线 | 第24-25页 |
| ·项目来源与经费支持 | 第25-26页 |
| 第二章 小蠹胁迫声的时域和频域分析 | 第26-38页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·实验材料 | 第27-30页 |
| ·供试虫源 | 第27-28页 |
| ·实验分析软件 | 第28-30页 |
| ·实验方法 | 第30-32页 |
| ·声信号采集方法 | 第30-31页 |
| ·声信号分析方法 | 第31-32页 |
| ·结果与分析 | 第32-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于MFCC、LPCC 和人工神经网络的小蠹声信号自动鉴别 | 第38-57页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·实验材料 | 第39页 |
| ·实验方法 | 第39-45页 |
| ·声信号的录制和预处理 | 第39页 |
| ·MFCC 参数提取 | 第39-41页 |
| ·LPCC 参数的提取 | 第41-42页 |
| ·BP 神经网络 | 第42-45页 |
| ·结果与分析 | 第45-56页 |
| ·MFCC | 第45-48页 |
| ·LPCC | 第48-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第四章 三种小蠹发声器扫描电镜分析 | 第57-68页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·实验材料 | 第57-58页 |
| ·实验方法 | 第58页 |
| ·结果与分析 | 第58-67页 |
| ·音锉 | 第58-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 第五章 结论 | 第68-72页 |
| ·结论 | 第68-69页 |
| ·讨论 | 第69-71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 附录 | 第78-98页 |
| 在读期间的学术研究 | 第98-99页 |
| 致谢 | 第99页 |