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船载航行数据记录仪中的驾驶台语音通信增强和压缩处理

第一章 绪论第1-20页
 1.1 引言第10页
 1.2 VDR系统的组成第10-12页
 1.3 VDR的现状第12-15页
  1.3.1 国外 VDR发展现状第12-13页
  1.3.2 国内 VDR发展现状第13-14页
  1.3.3 安装 VDR的时间要求第14-15页
   1.3.3.1 国际海事组织对安装 VDR的建议时间第14-15页
   1.3.3.2 我国的要求第15页
 1.4 VDR驾驶台语音通信的增强和压缩处理研究及本文主要研究内容第15-20页
  1.4.1 VDR驾驶台语音的特点第16页
  1.4.2 语音增强和压缩方法简介第16-19页
   1.4.2.1 语音增强方法简介第16-17页
   1.4.2.2 语音压缩方法简介第17-19页
  1.4.3 本文研究的主要内容第19-20页
第二章 小波分析基本理论第20-31页
 2.1 引言第20页
 2.2 小波变换第20-21页
 2.3 常用小波函数及其特点简介第21-24页
 2.4 一维连续小波变换第24-26页
 2.5 离散小波变换第26页
 2.6 二进制小波变换第26-27页
 2.7 多分辨分析第27-29页
 2.8 Mallat算法第29-31页
第三章 基于小波分析的 VDR驾驶台语音增强处理第31-59页
 3.1 引言第31页
 3.2 传统语音增强的方法及存在的问题第31-33页
 3.3 小波分析用于信号降噪的原理和方法第33-38页
  3.3.1 小波分析用于信号降噪的原理第33-35页
   3.3.1.1 信号降噪的准则第33页
   3.3.1.2 小波分析用于降噪的过程第33-34页
   3.3.1.3 基本降噪模型第34-35页
  3.3.2 小波语音信号降噪的方法第35-38页
   3.3.2.1 模极大值去噪法第35-37页
   3.3.2.2 小波闭值去噪法第37-38页
 3.4 基于小波阈值去噪的语音增强方法第38-47页
  3.4.1 阈值函数第38-41页
   3.4.1.1 软阈值和硬阈值函数第38-39页
   3.4.1.2 具有无穷阶连续导数的阈值函数第39-41页
  3.4.2 小波阈值降噪算法第41-46页
   3.4.2.1 SURE无偏估计第41-42页
   3.4.2.2 小波阈值去噪算法第42-46页
  3.4.4 基于小波阈值降噪的语音增强算法第46-47页
 3.5 小波函数的选择第47-52页
  3.5.1 小波函数性质与语音增强第48页
  3.5.2 语音增强效果测试方法第48-49页
  3.5.3 试验效果比较第49-52页
 3.6 试验结果和分析第52-58页
 3.7 本章小结第58-59页
第四章 基于小波包分析的 VDR驾驶台语音压缩处理第59-72页
 4.1 引言第59页
 4.2 小波包分析第59-62页
  4.2.1 小波包的定义第60-61页
  4.2.2 小波包的性质第61-62页
  4.2.3 小波包算法第62页
 4.3 小波语音压缩的原理与实现方法第62-64页
  4.3.1 语音信号的可压缩性第62-63页
  4.3.2 小波包语音压缩的基本思想第63页
  4.3.4 小波包语音压缩的实现方法第63-64页
  4.3.5 压缩评估指标第64页
 4.4 基于 R-D的自适应小波包变换第64-68页
  4.4.1 最优小波包基的选择第64-65页
  4.4.2 按 R-D准则优选小波包第65-66页
  4.4.3 Max-Lloyd最佳量化算法第66-67页
  4.4.4 霍夫曼编码(Huffman coding)第67-68页
 4.5 仿真试验结果与分析第68-71页
 4.6 本章小节第71-72页
第五章 论文总结与展望第72-75页
 5.1 论文总结第72-73页
 5.2 研究展望第73-74页
 5.3 论文的意义第74-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-82页
附录A Daubechies小波基系数第82-83页
附录B 试验数据第83-85页

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