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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--语音信号压缩感知关键技术研究
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语音信号压缩感知关键技术研究
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
目录第9-11页
图目录第11-13页
表目录第13-14页
专用术语注释表第14-15页
第一章 绪论第15-32页
   ·课题研究背景及意义第15-17页
   ·压缩感知基本原理第17-27页
     ·信号的稀疏表示第18-20页
     ·观测矩阵的设计第20-22页
     ·信号重构算法第22-26页
     ·压缩感知理论存在的问题第26-27页
   ·压缩感知在语音信号处理领域的现状第27-28页
   ·课题来源第28页
   ·论文的研究内容及主要成果第28-30页
   ·本文章节安排第30-32页
第二章 语音压缩感知基础研究第32-56页
   ·引言第32-33页
   ·语音在不同稀疏域下的稀疏性分析第33-41页
     ·语音在离散余弦变换基下的稀疏性第33-36页
     ·语音在离散傅立叶基下的稀疏性第36-38页
     ·语音在离散小波基下的稀疏性第38-40页
     ·语音在 K-L 变换下的稀疏性第40-41页
   ·观测序列在不同重构算法下的性能第41-46页
     ·BP 重构算法第42-43页
     ·OMP 重构算法第43-44页
     ·观测序列重构性能第44-46页
   ·过完备稀疏分解下的压缩重构第46-51页
     ·过完备字典第46-47页
     ·语音观测在过完备余弦字典下的 CS 重构第47-49页
     ·语音观测在 KSVD 字典下的 CS 重构第49-51页
   ·基于语音压缩感知观测序列的端点检测算法第51-55页
     ·语音压缩感知观测序列特征分析第52-53页
     ·基于倒谱距离的语音压缩感知观测序列端点检测算法第53-55页
   ·本章小结第55-56页
第三章 行阶梯观测矩阵下的语音压缩感知第56-71页
   ·引言第56-57页
   ·随机高斯观测矩阵重构系数特征分析第57-59页
   ·行阶梯观测矩阵第59-60页
   ·行阶梯观测矩阵下的压缩感知重构第60-67页
   ·语音信号在行阶梯观测矩阵下的压缩感知重构第67-70页
   ·本章小结第70-71页
第四章 语音 CS 观测序列的 Volterra 模型研究第71-98页
   ·引言第71-72页
   ·行阶梯观测序列相关性分析第72-75页
   ·行阶梯观测序列的 Volterra 模型第75-88页
     ·Volterra 级数的数学理论第77-78页
     ·Volterra 级数模型第78-83页
     ·行阶梯观测序列的 Volterra 模型预测第83-88页
   ·Wiener 滤波器对 Volterra 预测模型的改进第88-95页
     ·Wiener 滤波器第88-92页
     ·Volterra+Wiener 预测模型第92-95页
   ·基于部分观测样值、Volterra 滤波器系数、Wiener 滤波器系数预测的 CS 重构第95-96页
   ·本章小结第96-98页
第五章 语音压缩感知码本联合 l1重构算法第98-114页
   ·引言第98页
   ·语音压缩感知的码本重构第98-103页
   ·CS 压缩比 1:4 时码本映射联合 l1重构算法性能第103-105页
   ·CS 压缩比 1:2 时码本映射联合 l1重构算法性能第105-108页
   ·语音压缩感知的码本联合 l1重构算法第108-112页
   ·本章小结第112-114页
第六章 总结与展望第114-116页
参考文献第116-122页
附录1 攻读博士学位期间撰写的论文第122-123页
附录2 攻读博士学位期间申请的专利第123-124页
附录3 攻读博士学位期间参加的科研项目第124-125页
致谢第125页

 
 
论文编号BS2268557,这篇论文共125
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