基于声音信号处理的农业虫害识别系统
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 论文内容和结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 声音信号识别技术概述 | 第18-30页 |
| 2.1 声信号识别的流程 | 第18页 |
| 2.2 预处理过程 | 第18-22页 |
| 2.2.1 预滤波 | 第19页 |
| 2.2.2 信号预加重 | 第19页 |
| 2.2.3 分帧和加窗 | 第19-22页 |
| 2.3 声信号活动检测 | 第22-24页 |
| 2.3.1 基于熵的检测方法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于能量的检测方法 | 第23-24页 |
| 2.4 特征参数提取 | 第24-29页 |
| 2.4.1 线性预测倒谱系数(LPCC) | 第25-26页 |
| 2.4.2 梅尔倒谱系数(MFCC) | 第26-28页 |
| 2.4.3 颜色特征 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 识别系统的搭建 | 第30-41页 |
| 3.1 采集识别系统的构成和分析 | 第30-32页 |
| 3.2 采集设备配置 | 第32-37页 |
| 3.3 线上系统的搭建 | 第37-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 识别方法和结果分析 | 第41-58页 |
| 4.1 仿真环境 | 第41-42页 |
| 4.2 混合声信号的分离 | 第42-45页 |
| 4.3 信号的预处理 | 第45-47页 |
| 4.3.1 去噪与预加重 | 第45-46页 |
| 4.3.2 端点检测 | 第46-47页 |
| 4.4 本文方法和结果分析 | 第47-57页 |
| 4.4.1 基于语谱图投影方法 | 第47-53页 |
| 4.4.2 基于特征图匹配方法 | 第53-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 工作总结 | 第58页 |
| 5.2 工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士研究生期间研究成果 | 第66-67页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第67页 |
