| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-22页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究意义和应用前景 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-20页 |
| ·语音发生系统 | 第12-13页 |
| ·语音产生的线性模型 | 第13-15页 |
| ·国内外研究成果 | 第15-20页 |
| ·本文的主要工作 | 第20-22页 |
| 第2章 中医声诊信号的声学基础及产生模型 | 第22-36页 |
| ·语音信号处理基础 | 第22-23页 |
| ·语音发生系统 | 第22-23页 |
| ·语音的基本声学特性 | 第23-24页 |
| ·语音信号的频谱特性 | 第24-25页 |
| ·语音信号语谱图 | 第25页 |
| ·语音信号的数字化和预处理 | 第25-26页 |
| ·A/D转换 | 第26页 |
| ·预处理 | 第26页 |
| ·语音信号的分析处理方法 | 第26-29页 |
| ·语音信号的时域分析 | 第26-28页 |
| ·语音信号的频域分析 | 第28-29页 |
| ·非线性动力学理论 | 第29-31页 |
| ·模式识别方法简介 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 结合小波理论和近似熵及样本熵的声诊信号的分析 | 第36-63页 |
| ·概述 | 第36页 |
| ·中医声诊信号的非线性检验 | 第36-43页 |
| ·基于观测时间序列的系统非线性检验 | 第36-37页 |
| ·零假设以及替代数据的生成方法 | 第37-38页 |
| ·检验统计量的选取 | 第38-39页 |
| ·统计检验方法 | 第39-40页 |
| ·声诊信号的非线性检验过程 | 第40-43页 |
| ·基于小波包分解结合近似熵及样本熵的声诊信号分析 | 第43-45页 |
| ·小波分析的理论与算法 | 第43-44页 |
| ·小波变换的分解与重构 | 第44页 |
| ·小波包变换 | 第44-45页 |
| ·近似熵算法描述 | 第45-50页 |
| ·声诊信号近似熵参数选择 | 第46-47页 |
| ·周期信号近似熵性质 | 第47-50页 |
| ·样本熵的算法描述 | 第50-52页 |
| ·样本熵算法 | 第50-51页 |
| ·声诊信号样本熵的参数选择 | 第51-52页 |
| ·小波包分解结合近似熵分析声诊信号 | 第52-58页 |
| ·声诊信号小波包近似熵值计算 | 第52-55页 |
| ·小波包近似熵值结果讨论 | 第55-56页 |
| ·小波包近似熵值分类讨论 | 第56-58页 |
| ·小波包分解结合样本熵分析声诊信号 | 第58-62页 |
| ·声诊信号小波包样本熵计算 | 第58-59页 |
| ·小波包样本熵统计分析 | 第59-61页 |
| ·小波包样本熵值分类讨论 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第4章 基于关联维数的声诊信号的分析 | 第63-77页 |
| ·基于关联维数的声诊信号的特征提取 | 第63-68页 |
| ·相空间重构 | 第63-64页 |
| ·延迟时间间隔的确定 | 第64-66页 |
| ·嵌入维数的确定 | 第66-67页 |
| ·几何不变量 | 第67-68页 |
| ·声诊信号的相空间重构 | 第68-69页 |
| ·声诊信号的关联维数特征分析 | 第69-74页 |
| ·延时时间的确定 | 第69-70页 |
| ·声诊信号的关联维数的计算 | 第70-74页 |
| ·关联维数作为特征的声诊信号分类 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 第5章 基于递归图和定量分析法结合小波包的声诊信号分析 | 第77-86页 |
| ·概述 | 第77页 |
| ·RP以及RQA方法描述 | 第77-81页 |
| ·递归图 | 第77-80页 |
| ·递归定量分析 | 第80-81页 |
| ·基于RP和RQA及小波包的声诊信号分析 | 第81-85页 |
| ·参数的选择 | 第81-82页 |
| ·声诊信号的RP图 | 第82-83页 |
| ·声诊信号的RQA定量性分析结果及其统计分析 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第6章 基于非线性动力学的中医声诊五脏信号分析 | 第86-94页 |
| ·概述 | 第86页 |
| ·五脏信号分析结果 | 第86-92页 |
| ·本章小结 | 第92-94页 |
| 第7章 声诊信号特征的综合分析 | 第94-98页 |
| ·概述 | 第94页 |
| ·基于PCA,FDA和KDA声诊特征优化 | 第94-97页 |
| ·PCA方法描述 | 第94-96页 |
| ·PCA,FDA和KDA特征优化后识别结果 | 第96-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 第8章 中医声诊分析系统的初步实现 | 第98-105页 |
| ·开发工具和开发语言简介 | 第98-99页 |
| ·声诊系统的软件设计 | 第99-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 第9章 总结与展望 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
| 附录 | 第113-116页 |
| 攻读硕士期间已发表论文 | 第116页 |