| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-15页 |
| 1.1.1 嗓音生成的方式 | 第11-14页 |
| 1.1.2 嗓音生成的非线性特性 | 第14-15页 |
| 1.2 嗓音生成的非线性特性研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 论文主要工作及章节安排 | 第17-20页 |
| 1.3.1 论文主要工作 | 第17-18页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 基于最小嵌入维的嗓音非线性动力学分析 | 第20-31页 |
| 2.1 研究方法 | 第20-24页 |
| 2.1.1 样本选择与初步分析 | 第20-21页 |
| 2.1.2 非线性动力学分析 | 第21-23页 |
| 2.1.3 统计分析 | 第23-24页 |
| 2.2 结果与讨论 | 第24-30页 |
| 2.2.1 嗓音信号的非线性动力学特性 | 第24-27页 |
| 2.2.2 传统方法与优化方法计算时间 | 第27-28页 |
| 2.2.3 优化的非线性动力学方法效力评估 | 第28-29页 |
| 2.2.4 分析与讨论 | 第29-30页 |
| 2.3 小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于Scaling Region自动识别的嗓音非线性动力学分析 | 第31-43页 |
| 3.1 关联维数与Scaling region | 第31-33页 |
| 3.2 基于变异系数的Scaling region自动识别算法 | 第33-38页 |
| 3.2.1 线性区域的判定 | 第33-34页 |
| 3.2.2 算法验证 | 第34-38页 |
| 3.3 基于频数统计的Scaling region自动识别算法 | 第38-42页 |
| 3.3.1 线性区域的判定 | 第38-39页 |
| 3.3.2 算法验证 | 第39-42页 |
| 3.4 小结 | 第42-43页 |
| 第4章 表面脱水对声带振动特性影响的定量分析 | 第43-60页 |
| 4.1 实验材料与研究方法 | 第43-48页 |
| 4.1.1 声带脱水实验 | 第43-46页 |
| 4.1.2 时空分析 | 第46-48页 |
| 4.1.3 统计分析 | 第48页 |
| 4.2 结果与讨论 | 第48-59页 |
| 4.2.1 声带振动的时空特性 | 第48-52页 |
| 4.2.2 振动信号的关联维数 | 第52-54页 |
| 4.2.3 统计分析结果 | 第54-57页 |
| 4.2.4 分析与讨论 | 第57-59页 |
| 4.3 小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60-61页 |
| 5.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
