运动疲劳下语音参数变化的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外对运动疲劳检测的研究概况 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 运动疲劳语音信号研究方案设计 | 第14-19页 |
| 2.1 运动疲劳实验方案 | 第14-15页 |
| 2.2 运动疲劳语音信号采集方案 | 第15-16页 |
| 2.3 运动疲劳语音信号的标注 | 第16-17页 |
| 2.4 基于人体平衡能力的运动疲劳分析 | 第17-18页 |
| 2.5 运动疲劳语音信号特征选择 | 第18页 |
| 2.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 语音特征参数及平衡能力参数分析 | 第19-49页 |
| 3.1 运动疲劳语音信号短时平均能量的提取 | 第19-23页 |
| 3.2 短时平均过零率的提取 | 第23-27页 |
| 3.3 平均语速的提取 | 第27-29页 |
| 3.4 基音频率的提取 | 第29-38页 |
| 3.4.1 基音频率提取的难点 | 第29-30页 |
| 3.4.2 用倒谱提取基音频率 | 第30-38页 |
| 3.5 运动疲劳语音信号喘息段的分析 | 第38-40页 |
| 3.6 运动疲劳语音特征参数分析 | 第40-44页 |
| 3.6.1 基于统计假设检验的特征选择 | 第40-43页 |
| 3.6.2 特征分析 | 第43-44页 |
| 3.7 平衡能力参数分析 | 第44-48页 |
| 3.8 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于支持向量机的运动疲劳度检测 | 第49-62页 |
| 4.1 支持向量机分类器简介 | 第49-56页 |
| 4.1.1 最优分界面 | 第49-50页 |
| 4.1.2 支持向量机基本原理及算法 | 第50-55页 |
| 4.1.3 支持向量机的核函数 | 第55-56页 |
| 4.2 基于SVM的运动疲劳度检测 | 第56-60页 |
| 4.2.1 SVM的实现平台 | 第56-57页 |
| 4.2.2 运动疲劳程度检测结果 | 第57-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 论文总结 | 第62-63页 |
| 5.2 今后展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
