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基于麦克风阵列的声音识别与定位算法研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 课题背景第10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 本文主要研究内容第12-13页
    1.4 整体方案设计第13-14页
    1.5 全文结构安排第14-15页
第2章 基于BP神经网络的声音识别算法研究第15-31页
    2.1 引言第15页
    2.2 神经网络的基础知识第15-17页
        2.2.1 神经网络的基本结构第15-16页
        2.2.2 BP神经网络的学习规则第16-17页
    2.3 二分类声音识别神经网络的设计第17-19页
        2.3.1 神经网络的设计步骤第17-18页
        2.3.2 二分类神经网络的参数设置第18-19页
    2.4 针对汽车鸣笛的特征提取第19-25页
        2.4.1 特征提取的概念第19页
        2.4.2 主要的特征提取方法第19-20页
        2.4.3 声音信号的特征分析和特征选择(以汽车鸣笛为例)第20-22页
        2.4.4 特定声音信号特征提取的实现(以MFCC方法为例)第22-25页
    2.5 汽车鸣笛识别的仿真实验第25-30页
        2.5.1 衡量声音识别的指标第25-26页
        2.5.2 汽车鸣笛识别的主要特征选取第26页
        2.5.3 实验参数设置第26-27页
        2.5.4 实验结果与分析第27-30页
    2.6 本章小结第30-31页
第3章 基于麦克风阵列的声源定位算法研究第31-50页
    3.1 引言第31页
    3.2 麦克风阵列—声源的模型第31-34页
        3.2.1 远场模型和近场模型第31-32页
        3.2.2 想模型与实际模型第32-33页
        3.2.3 麦克风阵列的设计第33-34页
    3.3 传统的声源定位方法第34-37页
        3.3.1 基于时延估计第34-36页
        3.3.2 基于可控波束形成第36-37页
    3.4 传统的SRP-PHAT算法第37-40页
        3.4.1 SRP-PHAT算法的原理和实现步骤第37-39页
        3.4.2 SRP-PHAT算法的全局搜索性第39-40页
    3.5 基于传统SRP-PHAT的改进算法第40-43页
        3.5.1 Brown大学三种快速算法第40-41页
        3.5.2 传统的SRC算法第41-43页
    3.6 仿真与讨论第43-49页
        3.6.1 仿真环境设置第43-44页
        3.6.2 传统的SRP-PHAT算法第44-46页
        3.6.3 SRC算法与SRP-PHAT算法的对比实验第46-49页
    3.7 本章小结第49-50页
第4章 基于匹配搜索的改进的SRC定位算法第50-58页
    4.1 引言第50页
    4.2 压缩感知技术的简介第50-51页
    4.3 定位模型的提出第51-53页
    4.4 结合SRC算法的匹配搜索第53-54页
    4.5 仿真与讨论第54-57页
        4.5.1 评价参数设置第54页
        4.5.2 仿真环境设置第54-55页
        4.5.3 初始参数设置第55页
        4.5.4 仿真与对比第55-56页
        4.5.5 分析与讨论第56-57页
    4.6 本章小结第57-58页
第5章 相关补充实验第58-67页
    5.1 引言第58-59页
    5.2 声音识别与定位实验第59-66页
        5.2.1 实验硬件和软件平台第59-60页
        5.2.2 实验环境设置第60-61页
        5.2.3 鸣笛声识别部分实验第61-62页
        5.2.4 鸣笛声定位部分实验第62-64页
        5.2.5 定位实验的分析与讨论第64-66页
    5.3 本章小结第66-67页
第6章 结束语第67-69页
    对本次研究课题的总结第67页
    本文的创新之处第67-68页
    本文的不足之处第68页
    今后的研究目标第68-69页
参考文献第69-76页
在校期间发表的学术论文第76-77页
致谢第77页

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