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 |