一、基于网格维数的汉语语音分形特征研究（论文文献综述）
李响[1]（2015）在《铁路机车司机驾驶疲劳评测方法与在线检测技术的研究》文中研究指明铁路运输生产力的高速发展,对铁路行车的安全保障提出了更高要求。由于机车司机的驾驶疲劳是引发铁路行车安全事故的主要原因之一,机务管理部门迫切需求防范机车司机驾驶疲劳的相关先进技术和设备,期望以此减少由机车司机驾驶疲劳所导致的人因事故发生。本文以铁路机车司机这一特殊驾驶领域的作业人员为研究对象,围绕其驾驶疲劳的形成机理、驾驶疲劳的影响因素与风险评价、驾驶疲劳相关音视频表现特征参数的提取与分析、以及多信息融合检测技术等核心问题展开全面深入的理论和实验研究,并以此设计和实现了一个实时、准确、鲁棒的机车司机驾驶疲劳在线检测及预警系统。具体的研究内容如下：（1）针对铁路机车驾驶作业的特殊性,通过对机车司机作业行为、值乘制度以及工作条件等方面的调查研究,系统分析了机车司机驾驶疲劳的形成过程和产生机理。由此,总结了机车司机工作负荷、轮班方式、职业素质和作业环境等方面的多种疲劳影响因素,为机车司机驾驶疲劳的风险评价提供了依据。同时,讨论了司机处于驾驶疲劳状态下,在行为、生理和心理上所可能产生的各种表现特征,以及这些表现特征在驾驶疲劳检测应用方面的适用性和可行性。（2）机车司机的工作负荷计算与驾驶疲劳风险分析。首先,通过对机车司机具体作业任务的层次分解以及各作业任务的需量估计,提出了一种机车司机工作负荷计算方法。该方法以具体机车驾驶任务对人体的需量为研究对象,可以客观准确地反映出司机在执行不同作业任务下的工作负荷指标。随后,采用改进的模糊层次分析法将工作负荷指标与轮班方式、职业素质和线路环境等方面的多种疲劳影响因素指标相结合,建立了机车司机驾驶疲劳风险的多指标评价模型。最终,通过对不同车次不同时段下的机车司机驾驶疲劳风险评价实例,验证了该模型在实际应用时的准确性和有效性。这部分研究所得的驾驶疲劳风险评价结果,不仅能够为司机轮班工作的编排管理上避免驾驶疲劳提供依据；还为多信息融合的驾驶疲劳检测系统提供了概率推理所需的疲劳先验知识。（3）确立了一种基于语音与视频多传感器信息融合的机车司机驾驶疲劳在线检测方案,并对相关的疲劳特征参数进行了提取分析。首先,根据驾驶疲劳对人体发音器官的影响,提取分析了基音频率、共振峰和Mel频标倒谱系数等传统语音特征,以及语音混沌非线性动力学模型下的最大Lyapunov指数、分形维数和近似熵等语音非线性特征与人体疲劳的变化规律,并通过实验验证了这些语音特征与机车司机驾驶疲劳的相关性。其次,为了能够从视频数据中快速、准确、鲁棒地提取司机眼部及面部等多种疲劳特征参数,针对实际机车场景下的光照条件变化以及司机头部倾斜旋转等具体问题,提出了：基于肤色自适应更新模型的图像肤色分割算法,基于Haar特征与Adaboost分类器的人脸识别算法,以及基于Zernike矩特征的人眼定位及开合度识别方法等,一系列逐步缩小特征提取范围的图像处理与识别算法。并在此基础上,提取分析了机车司机的眼部闭合时间百分比、平均闭眼速度、最大持续闭眼时间、平均睁眼程度和眨眼频率等眼部特征,以及哈欠频率和点头频率等司机面部特征在不同疲劳状态下的统计规律。（4）提出一种特征层融合与决策层融合相结合的多信息融合检测方法,将驾驶疲劳风险评价结果以及所提取的多种特征参数综合应用于驾驶疲劳的在线检测。首先在特征层融合部分,采用模糊支持向量机算法设计了多特征驾驶疲劳分类器,并对算法中的样本模糊隶属度函数做了相应改进。随后在决策层融合部分,通过动态贝叶斯网络融合算法,将语音多特征、眼部多特征、哈欠频率和点头频率等四种特征层分类器的初步判决结果与驾驶疲劳风险评价所得的先验知识相结合,以因果概率推理的方式融合得到最终的一致性驾驶疲劳检测结果。实验结果表明,这种多信息融合检测方法不仅能够根据驾驶疲劳的先验风险来自适应地动态调节疲劳判决标准,还可以良好地抑制各特征层分类器的误检和漏检对最终检测结果的影响,从而在整体上表现出良好的驾驶疲劳检测性能。
江丽莎,何朝霞[2]（2015）在《误差反向传播算法的数字语音识别技术》文中提出研究BP神经网络技术在数字语音识别中的应用,以基于语音信号产生的数字模型作为突破口,对所采集到的语音信号进行预处理,提取Mel频率倒谱系数,并将特征参数序列进行非线性时间规整为固定的帧数以便于BP神经网络的训练和识别。由MATLAB的实验数据分析可得,基于BP神经网络的数字语音识别技术具有很高的实用价值、数字语音识别率高。
高进涛[3]（2012）在《基于相图的语音干扰效果评估测度技术研究》文中研究指明由于语音信号受到通信干扰设备的干扰，科学地对其受扰程度进行准确评估是通信对抗领域的一项重要课题，寻求一种评估干扰效果的理想方法是迫切需要探讨和解决的问题。对语音信号受干扰程度的客观评判是研究的发展趋势。基于相图的语音干扰效果评估测度是一种基于输出的客观语音受扰评价方法，其在工作过程中直接基于输出进行受扰程度的评判，能够有效的提高试验效率，保证任务的顺利进行。本文对语音信号的特征进行了分析，阐述了语音信号的工作原理、物理定义及时域处理算法步骤，主要论述了语音信号的主观、客观音质评价方法的原理及其主要应用；说明了混沌理论及其常用处理方法；并对云模型、云理论的基本概念及其算法作了简要介绍。相空间重构是混沌动力学系统常用的一种研究方法，对于未知的复杂系统，在不知系统特征变量的基础上，根据嵌入理论，利用简单的时间序列输出，在相空间构建系统的特征结构，并对系统做进一步的分析。基于相图的语音干扰测度技术直接利用通信终端语音特征参数进行干扰效果评估，使用过程中不需要进行输入输出同步，可直接对通信情况进行现场评估，也可进行事后评估，使用方便灵活，实时性强，适用范围广，可以满足对干扰效果评估的要求。本项目采用状态空间重构的基本思想，具体分析了语音信号的混沌特性，以嵌入维数为尺度进行向量空间的截取，建立用于干扰效果分析的语音二维相空间点结构图。分析语音信号在不同干扰强度和不同干扰条件下的相图结构变化规律，用语音信号的相图结构变化来描述受扰程度，建立了语音信号的相图结构和干扰强度的对应关系，总结变化规律，并提取具有代表性的参数对语音受扰程度进行表征。对语音信号进行预处理，剔除存在粗大误差的数据值，并对受扰语音进行了统计分析和试验数据处理，归纳总结了在试验中的应用情况。整个项目达到了研究要求和预期的效果。
伍瑞卿[4]（2010）在《电缆传输测井高速网络中关键问题的研究》文中提出随着现代工业的飞速发展,人类社会对石油的需求呈现出有增无减的趋势。在石油勘测开采过程中,测井是一个至关重要的环节。测井传输系统就是通过适当的通信方式,将地面控制中心发送的命令传送至井下仪器,将井下仪器采集的数据传送到地面。测井传输系统的性能是决定测井效率和测井质量的关键因素之一。研究和设计快速的、实时的、精确的测井传输系统是测井技术近几年来发展的重要方向之一。测井数据的传输方式包括泥浆振动传输、钻杆传输、光缆传输、电缆传输等。电缆传输因其传输距离远、稳定性好等多种因素,仍然是目前主要的测井传输方式。近年来多载波宽带调制技术OFDM（或者DMT）因其可以提高电缆传输速率,逐渐成为测井电缆信道的首选调制编码技术。以IP为主要特征的网络化的测控传输系统使得设备之间互联互操作更加容易、更加方便。近20多年来,网络测控系统的研究已经取得了一些成果,并在一些领域得到应用。但是网络化的测井传输系统尚处于起步和探索阶段。测井传输网络是一类偏向于测量的测控网络。OFDM调制技术提高了电缆传输速率,但仍然存在较大的网络传输时延,而IP分组交换网是尽最大努力服务的网络,实时性不高。长时延和大时延抖动成为测井传输系统进行网络化的主要障碍。针对这些问题,本文提出了全IP的测井网络下基于时间驱动的数据传输方法。该方法不是以直接减小网络时延为出发点和目标,而是以测井网络的所有节点保持时间精确同步为基础,再以同步的时间为参量,实现测井仪器采集的数据与地面的深度信息二者的融合,从而获得测井曲线。该方法对测井网络时延不敏感,即使在时延较大的网络环境,也可获得准确的测井数据。其中网络时间同步方法、数据融合方法、路由缓存管理是时间驱动传输方法的关键问题。本文对这些问题进行了研究,建立了相关的模型,并提出了解决这些问题的方法。本文首先分析了几种常见测井传输方法,测井仪器总线、电缆调制编码方法和目前国内外测井传输技术的发展与现状,并分析了电缆传输系统的发展状况。第二章首先分析了电缆测井高速网络的组成及其特征,阐述了全IP的测井网络的组成,以及基于时间驱动的数据传输方法的原理及其数据模型。本章最后简要分析了全IP测井网络中网络通信量的特征与路由器缓存方法、测井网络中时间同步、数据融合等关键问题。第三章介绍了网络通信量建模的基本理论,指出网络通信量特征的多维性,即网络通信量是关于观察的时间尺度、观察的协议层次、业务类型、网络规模和类型、网络负载等多元变量的因变量。本章着重分析测井网络的通信量特征,指出测井网络中业务层通信量是周期性的,具有轻尾分布特征,仿真表明通信量在网络层具有近似泊松过程的特征。本章的最后介绍了测井网络的电缆上OFDM调制的主要参数,并讨论了带宽非对称的瓶颈链路对网络传输的影响。第四章主要研究了测井路由器的队列管理方法和探讨了测井路由器的优化方法。首先,回顾了路由器基本理论,分析了测井路由器的特征。其次,讨论了共享存储模式下路由缓存的分配方法,并提出了基于分组长度的路由器队列管理的QMBPS方法。该方法是基于路由器输入输出队列特征、分组长度特点,以提高瓶颈链路的利用率,降低短分组特别是ACK分组的时延为目标,给出了分组在队列的优先级计算方法,并按照优先级高低进行处理。第四章最后介绍了路由器的优化方法,以缩短路由查找的时间,提高瓶颈链路的传输效率。第五章主要研究了测井网络的时间同步方法。首先分析了网络时间同步的理论,获得了时延抖动与时间偏差之间的定量关系。分析了一般网络单程时延各组成分量的变化特点,以降低时延抖动为出发点,提高网络时间同步的精度。其次,网络时间同步采用逐子网时间同步方法,避免频繁的时间同步数据增加瓶颈链路的负载。将井下Modem作为根基准时钟,以Modem的时钟为参考时钟,一方面同步井下仪器的时间;另外一方面同步地面Modem的时间,最后再将地面Modem的时间在作为参考时间,授时给地面设备,从而实现了全网络的时间同步。本章着重研究了井下仪器网络时间同步的方法,并提出了基于硬件时间戳的选择性时间同步算法用于CSMA/CD共享式以太网的井下仪器子网内的时间同步。选择性时间同步算法设置开关对一般数据帧和时间同步帧数据进行选择性访问以太网总线,从而降低CSMA/CD给时间同步帧带来的时间不确定性,提高时间同步精度。理论分析和实验表明该方法在不同的负载状况下均能获得较高的时间同步精度。第六章讨论了分形理论和分形插值的方法。根据测井数据的分形特征和数据融合的实时性要求,提出了采用累积偏峰度的判决准则对测井数据进行分段提取,在提取的数据段内采用自仿射变化方法快速插值,仿真结果表明该方法是有效的。第七章给出了电缆测井高速网络的实验平台的设计和业务层数据封装的方法。第八章给出实验及其结果分析,总结和展望。网络化测井传输方法是一个理论性和工程性并重的研究方向,本文在电缆采用OFDM调制技术、全网络采用IP分组交换技术的大前提下,提出了全IP网络的基于时间驱动的测井数据传输方法。理论分析与仿真和模拟实验结果非常吻合,而且现场试验表明该方法有效的。本文提出的理论方法和技术手段,不仅已经直接用于电缆测井高速网络系统的研制,还对其他遥控遥测网络的建模和分析,具有一定的参考价值。
王建波,林本浩,田春明[5]（2009）在《软计算方法在语音信号处理中的应用》文中研究指明软计算方法是国际上最新发展起来的数学优化方法,它在信号处理领域得到了广泛的应用。简要介绍了近年来软计算方法的发展情况及其基本原理,总结和回顾了在语音数字信号处理方面的应用,对其应用前景进行了展望。
贾丽会,张修如[6]（2007）在《分形理论及在信号处理中的应用》文中指出分形理论是描述非线性系统中不规则的几何形体的有效工具,应用领域十分广泛。描述了分形的概念、分形的基本特性、分形维数及其常见的分形维数估算方法。阐述了分形理论在信号的仿真建模、复杂背景中的目标检测、故障诊断、语音信号处理及生物信号处理中的应用和研究成果。最后对分形理论在信号处理中的应用与发展进行了展望。
侯伟波[7]（2007）在《基于分形修正PID算法的弹上舵机控制器研究》文中研究指明针对某型号弹上舵机采用的小型稀土力矩电机与谐波减速器的组合方案,本文设计了一种组合式分段控制算法。该算法考虑到谐波传动在一定的尺度范围内具有参数自相似性的特点,利用线性模型与分形模型所表达的规律性之间存在的固有互补性,在精调部分采用基于分形几何度量变化率特征修正的增量PID控制器。本文在硬件系统搭建方面,制定了分两步走的方案。第一阶段为设计实现以MCU+FPGA为核心基于USB2.0通信总线的单路舵机控制系统,目的是在进行大量试验的前提下获得适合本系统的控制算法和关键控制参数;第二阶段为在获得了前期经验的基础上,设计实现以DSP为核心基于CAN2.0通信总线的四路舵机控制系统,移植微调前期获得的算法,并采取相应措施提高控制器板卡的集成度和抗干扰能力。现场联调测试结果表明该控制系统具有抗干扰性能好、控制品质优等特点。最后本文分析了影响系统性能的各种因素,并从软件算法和硬件电路设计两方面提出了具体的改进措施。
宋寿鹏,阙沛文[8]（2006）在《基于归一化尺度计盒维数的超声波分形特征研究》文中提出基于归一化尺度计盒维数方法研究了超声波分形特征.提出了将时间尺度与幅值尺度归一化的计盒维数方法来快速计算超声回波分形维数;在此基础上,对管道中缺陷超声回波的分形维数进行了计算与统计分析,得到了超声回波的分形维数的统计分布规律.研究结果表明,超声回波具有分形标度不变性,计盒维数能够反映超声回波信号波形的复杂程度和不规则程度,这种方法可以在超声自动检测中用来快速判断缺陷的有无.
徐静波,于洪涛,冉崇森[9]（2006）在《基于二维空间的语音分形处理算法》文中研究表明提出了一种二维空间的语音分形增强算法。算法对已加窗、模块化的语音数据进行二维傅里叶变换。以分形维数构成自适应滤波器,降低噪声,增强语音,得到清晰的信号。研究表明,分形算法可以弥补传统线性分析方法的不足,二维自适应滤波前后语音的包络形状较好地保持了原始语音信号的特征,算法减小了由于非平稳噪声的影响,并有效抑制了音乐噪声。
万娟[10]（2005）在《基于超混沌理论的网络实时网络保密通信》文中认为继混沌理论之后,超混沌理论应用于多媒体网络保密通信是网络安全的迫切需要,也是当今世界的前沿课题和研究热点。它为网络通信提供了新的思路,开辟了新的领域。本文主要致力于多媒体网络保密通信中音频以及视音频合成的超混沌保密通信的研究,并形成了超混沌加密的多媒体网络保密通信系统,此系统由音频超混沌加密子系统,语音处理子系统、网络传输子系统和视频超混沌保密电话子系统组成。本系统中的超混沌语音加密算法速度快,密钥空间大,安全性能好以及与视频同步效果好,很好地克服了网络延时、丢包和误码等问题。 本文主要叙述了以下几点: 1.提出了一种新的超混沌加密算法——基于广义Henon映射的分组加密算法,并对该算法进行了详细的安全性分析,具有很好的加密效果。 2.对语音信号进行处理和仿真分析,提出了适合多媒体网络保密通信的音频获取和压缩方法,并将其编程实现。同时对语音信号进行短时分析,给出短时时域分析的波形图和短时频域分析的语谱图。 3.对语音信号进行了分形处理。根据语音信号的分形特征,提出将分形理论用于语音分割、合成,带噪语音信号的端点检测以及语音增强等。同时用matlab仿真,使用分形理论对语音信号进行分割和增强,取得了很好的效果。 4.提出了影响实时语音通信质量的因素和解决语音质量的技术,针对衡量语音丢包、延时、抖动、误码率等指标提出了逐个解决的方法,实验效果很好。 5.给出了超混沌加密的视音频信号同步的新方法,提出了一种基于IP的网络多媒体通信时间戳排序算法,为解决超混沌失步问题提出了一种新方法。
二、基于网格维数的汉语语音分形特征研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于网格维数的汉语语音分形特征研究（论文提纲范文）
（1）铁路机车司机驾驶疲劳评测方法与在线检测技术的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 机务管理部门的需求分析 |
| 1.1.3 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外相关研究的现状 |
| 1.2.1 驾驶疲劳产生机理的研究历史与现状 |
| 1.2.2 驾驶类工作负荷测评的研究现状 |
| 1.2.3 驾驶疲劳影响因素指标与风险评价体系的研究现状 |
| 1.2.4 驾驶疲劳测量方法的研究现状 |
| 1.2.5 车载或机载驾驶疲劳检测装置的现状分析 |
| 1.3 论文的研究思路和组织结构 |
| 1.4 论文的主要内容 |
| 2 机车司机驾驶疲劳的形成机理研究 |
| 2.1 机车司机的驾驶作业特点分析 |
| 2.1.1 机车司机的作业行为 |
| 2.1.2 机车司机的值乘制度 |
| 2.1.3 机车司机的工作环境及劳动时间标准 |
| 2.2 机车司机驾驶疲劳的形成过程及机理分析 |
| 2.2.1 机车司机驾驶疲劳的行为模式分析 |
| 2.2.2 机车司机驾驶疲劳的生理学产生机理分析 |
| 2.2.3 机车司机驾驶疲劳的心理学产生机理分析 |
| 2.3 机车司机驾驶疲劳的影响因素 |
| 2.4 机车司机驾驶疲劳的表现特征 |
| 2.4.1 机车司机驾驶疲劳的行为表现特征 |
| 2.4.2 机车司机驾驶疲劳的生理表现特征 |
| 2.4.3 机车司机驾驶疲劳的心理表现特征 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 机车司机的工作负荷计算与驾驶疲劳风险分析 |
| 3.1 机车司机的工作任务分析与工作负荷计算 |
| 3.1.1 驾驶类工作任务的认知模型 |
| 3.1.2 机车司机作业任务的层次分解 |
| 3.1.3 机车司机任务模块划分及基本作业行为要素的构建 |
| 3.1.4 任务执行规则、作业行为持续时间及任务需量的确定 |
| 3.1.5 机车司机的任务序列、起止时间和工作负荷计算 |
| 3.1.6 工作负荷计算方法在机车驾驶领域的应用 |
| 3.2 不同作业时段下机车司机的驾驶疲劳风险评价方法 |
| 3.2.1 机车司机驾驶疲劳风险评价指标体系的建立 |
| 3.2.2 机车司机驾驶疲劳风险评价指标的分析与量化 |
| 3.2.3 机车司机驾驶疲劳风险评价指标的赋权方法 |
| 3.2.4 机车司机驾驶疲劳风险评价模型各权重参数的确定 |
| 3.3 不同时段下机车司机的驾驶疲劳风险评价及分析实例 |
| 3.3.1 实例情况 |
| 3.3.2 不同车次不同时段下的机车司机工作负荷分析 |
| 3.3.3 不同车次不同时段下的机车司机驾驶疲劳风险预测与分析 |
| 3.3.4 机车司机驾驶疲劳风险评价的意义与应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 机车司机驾驶疲劳在线检测方案及相关特征的提取与分析 |
| 4.1 机车司机驾驶疲劳在线检测方案的确定 |
| 4.1.1 多传感器信息融合的驾驶疲劳在线检测方案 |
| 4.1.2 基于语音信号处理的驾驶疲劳检测方案 |
| 4.1.3 基于视频信号处理的驾驶疲劳检测方案 |
| 4.2 机车司机语音疲劳特征参数的提取与分析 |
| 4.2.1 语音信号的数学模型 |
| 4.2.1.1 经典激励源-滤波器模型 |
| 4.2.1.2 语音信号的非线性动力学模型 |
| 4.2.2 人体疲劳对语音信号的影响 |
| 4.2.2.1 疲劳时激励源-滤波器模型的参数变化 |
| 4.2.2.2 疲劳对语音非线性动力学特性的影响 |
| 4.2.3 语音疲劳特征参数的提取方法 |
| 4.2.3.1 传统语音特征参数的提取 |
| 4.2.3.2 语音非线性特征参数的提取 |
| 4.2.4 语音疲劳特征参数的实验分析 |
| 4.3 机车司机眼部及面部疲劳特征参数的提取与分析 |
| 4.3.1 机车司机的人脸区域检测 |
| 4.3.1.1 基于自适应更新肤色模型的预分割 |
| 4.3.1.2 基于Haar特征与Adaboost分类器的人脸区域检测 |
| 4.3.2 机车司机的人眼定位与开合度状态识别 |
| 4.3.2.1 基于Zernike矩特征的人眼定位 |
| 4.3.2.2 基于旋转角度修正的人眼开合度状态识别 |
| 4.3.3 眼部疲劳特征的提取与分析 |
| 4.3.3.1 眼部多特征参数的提取方法 |
| 4.3.3.2 眼部特征参数的实验分析及最优时间窗确定 |
| 4.3.4 面部疲劳特征的提取与分析 |
| 4.3.4.1 嘴部YawnFreq特征和头部NodFreq特征的提取 |
| 4.3.4.2 YawnFreq和NodFreq特征的实验分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 多信息融合的机车司机驾驶疲劳在线检测及预警技术研究 |
| 5.1 信息融合的原理及方案 |
| 5.1.1 信息融合的基本原理与分类 |
| 5.1.2 特征层与决策层信息融合的多分类器混联结构 |
| 5.1.3 融合疲劳特征信息及疲劳风险信息的驾驶疲劳在线检测方案 |
| 5.2 基于模糊支持向量机的特征层信息融合方法 |
| 5.2.1 模糊支持向量机算法 |
| 5.2.2 基于FSVM分类器的语音多特征驾驶疲劳检测模型 |
| 5.2.2.1 语音多特征-FSVM分类检测模型的搭建 |
| 5.2.2.2 语音多特征-FSVM分类检测模型的实验验证 |
| 5.2.3 基于FSVM分类器的眼部多特征驾驶疲劳检测模型 |
| 5.2.3.1 眼部多特征-FSVM分类检测模型的搭建 |
| 5.2.3.2 眼部多特征-FSVM分类检测模型的实验验证 |
| 5.3 基于动态贝叶斯网络的决策层信息融合方法 |
| 5.3.1 基于贝叶斯网络的信息融合方法 |
| 5.3.2 基于动态贝叶斯网络决策层信息融合的驾驶疲劳模式推断 |
| 5.3.2.1 驾驶疲劳多信息融合的DBN网络结构 |
| 5.3.2.2 驾驶疲劳多信息融合的DBN网络参数 |
| 5.3.3 机车司机驾驶疲劳的决策层多信息融合判决模型 |
| 5.3.4 驾驶疲劳多信息融合判决模型的实验验证 |
| 5.3.4.1 决策层信息融合判决模型的动态性能验证 |
| 5.3.4.2 多信息融合算法整体检测性能的实验验证 |
| 5.4 机车司机驾驶疲劳在线检测及预警系统的设计、实现与应用 |
| 5.4.1 系统的总体设计方案 |
| 5.4.2 系统的软硬件设计与实现 |
| 5.4.3 机车司机驾驶疲劳在线检测及预警系统的应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 附录C |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）误差反向传播算法的数字语音识别技术（论文提纲范文）
| 1概述 |
| 2提取特征参数 |
| 2.1预处理和端点检测 |
| 2.2声学特征提取 |
| 2.3特征参数的时间规整 |
| 1)求间隔最近的两帧的声刺激 |
| 2)分别求出平均声和总声刺激 |
| 3BP神经网络的构建及训练 |
| 3.1构建 |
| 3.2训练 |
| 4实验 |
| 4.1采集数据 |
| 4.2网络结构初始化 |
| 5结果分析 |
（3）基于相图的语音干扰效果评估测度技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 语音信号的特征分析 |
| 2.1 语音信号的时域和频域特征 |
| 2.2 语音信号的语谱图 |
| 2.3 语音信号时域处理方法 |
| 2.3.1 短时能量及短时平均幅度 |
| 2.3.2 短时过零率 |
| 2.3.3 短时相关参数 |
| 2.3.4 短时平均幅度差 |
| 2.4 语音信号频域分析方法 |
| 2.4.1 滤波器组法 |
| 2.4.2 傅立叶频谱分析法 |
| 2.4.3 功率谱分析法 |
| 2.4.4 倒谱分析法 |
| 第三章 语音音质评价方法 |
| 3.1 语音信号主观音质评价方法 |
| 3.1.1 诊断押韵测试法（DRT） |
| 3.1.2 诊断性满意度测量法（DAM） |
| 3.1.3 平均意见得分法（MOS） |
| 3.2 语音信号客观评价方法 |
| 3.2.1 分段信噪比(SNRseg)测度 |
| 3.2.2 线性预测倒谱(LPC)失真测度 |
| 3.2.3 巴克(Bark)谱失真测度 |
| 3.2.4 Mel 倒谱系数失真测度 |
| 第四章 混沌理论及语音的相图结构表示 |
| 4.1 混沌理论 |
| 4.1.1 混沌理论概况 |
| 4.1.2 混沌理论常用处理方法 |
| 4.2 语音信号的相图结构 |
| 4.2.1 语音信号的相图维数 |
| 4.2.2 语音信号的相图构造 |
| 4.2.3 不同受扰情况下语音相图结构的变化 |
| 4.2.4 语音信号相图特征表示 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于相图的语音干扰效果评估测度 |
| 5.1 试验数据处理方法 |
| 5.1.1 粗大误差的判别与剔除 |
| 5.1.2 最小二乘法 |
| 5.2 受扰语音文件的主观评测 |
| 5.2.1 参加主观评价的人员标准 |
| 5.2.2 主观评测实验 |
| 5.2.3 测试与结果统计 |
| 5.3 语音信号预处理 |
| 5.3.1 信号去偏及时域归一化 |
| 5.3.2 无音段及全干扰段的判断 |
| 5.4 受扰语音文件特征参数统计验证 |
| 5.4.1 平均位移参数统计 |
| 5.4.2 基于云的离散度参数 |
| 5.4.3 相图时间延迟参数统计 |
| 5.4.4 试验数据处理 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）电缆传输测井高速网络中关键问题的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 测井及其主要传输技术 |
| 1.1.1 测井遥传技术 |
| 1.1.2 测井仪器总线 |
| 1.2 国内外测井技术的发展与现状 |
| 1.2.1 测井技术的发展历程 |
| 1.2.2 网络化电缆传输测井的形成 |
| 1.3 研究目标和意义 |
| 1.4 论文的内容概述和组织结构 |
| 第二章 全IP 网络中时间驱动的数据传输方法 |
| 2.1 全IP 网络的构成 |
| 2.2 时间驱动的数据传输方法 |
| 2.3 时间驱动方法的关键问题 |
| 第三章 测井网络的通信量 |
| 3.1 网络通信量基本理论 |
| 3.1.1 网络通信量的统计描述 |
| 3.1.2 网络通信量的合成 |
| 3.1.3 网络通信量的多维性 |
| 3.2 测井仪器子网通信量 |
| 3.3 电缆传输链路的通信量 |
| 3.3.1 遥传电缆的OFDM 调制 |
| 3.3.2 不饱和原则与瓶颈链路的特征 |
| 第四章 精简的测井路由器 |
| 4.1 路由器基本理论 |
| 4.2 测井路由器的特征 |
| 4.3 路由缓存管理方法 |
| 4.4 基于分组长度的队列管理方法 |
| 4.4.1 分组长度与QMBPS 排队方法 |
| 4.4.2 QMBPS 算法的仿真 |
| 4.5 测井路由器的优化设计 |
| 4.5.1 子网号偏移的查找算法 |
| 4.5.2 瓶颈链路的优化策略 |
| 4.6 路由器的实验平台及其测试 |
| 第五章 测井网络的时间同步方法 |
| 5.1 时间同步及其理论 |
| 5.1.1 网络时间同步 |
| 5.1.2 时间同步理论 |
| 5.1.3 时延抖动 |
| 5.1.4 时间参数的估计 |
| 5.2 测井网络的逐子网时间同步 |
| 5.2.1 实时时钟 |
| 5.2.2 逐子网时间同步的机制 |
| 5.3 遥传子网的时钟频率同步 |
| 5.4 地面子网的时间同步 |
| 5.5 仪器子网的时间同步 |
| 5.5.1 硬件时间戳与软件时间戳 |
| 5.5.2 选择性时间同步算法描述 |
| 5.5.3 精简时间同步协议 |
| 5.5.4 选择性算法的性能 |
| 5.5.5 时间同步的实现与测试 |
| 第六章 基于时间的数据融合算法 |
| 6.1 分形理论与分形插值方法 |
| 6.1.1 分形及其测度 |
| 6.1.2 分形信号分析 |
| 6.1.3 迭代函数系统与分形插值 |
| 6.2 测井曲线的特征 |
| 6.2.1 地质属性特征 |
| 6.2.2 波形特征 |
| 6.3 时间－深度－数据融合模型 |
| 6.4 系统误差分析 |
| 6.4.1 时间同步误差的影响 |
| 6.4.2 插值方法对误差的影响 |
| 6.5 测井曲线的分段检测算法 |
| 6.6 分形分段插值和融合方法 |
| 6.7 仿真与验证 |
| 6.7.1 仿真模型 |
| 6.7.2 声波测井数据融合仿真 |
| 6.8 数据融合的缓存管理 |
| 第七章 测井网络实验平台的设计 |
| 7.1 测井网络实验 |
| 7.2 地面通讯单元 |
| 7.3 井下路由器 |
| 7.4 井下仪器的网络通讯单元 |
| 7.5 网络协议软件的实现 |
| 7.6 业务层数据封装 |
| 7.6.1 下行命令格式 |
| 7.6.2 仪器上传数据包格式 |
| 7.6.3 EDIB 仪器 |
| 7.6.4 HDTT 仪器 |
| 第八章 测试与总结 |
| 8.1 测试结果及其分析 |
| 8.1.1 OFDM Modem 通讯测试 |
| 8.1.2 网络时间同步的误差 |
| 8.1.3 业务数据的模拟传输测试 |
| 8.1.4 实验平台的现场试验 |
| 8.2 总结和展望 |
| 8.2.1 总结 |
| 8.2.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表和录用论文 |
| 英文缩写词 |
（6）分形理论及在信号处理中的应用（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 分形的概念及基本特性 |
| 1.1 分形的概念 |
| 1.2 分形的基本特性 |
| (1) 自相似性。 |
| (2) 标度不变性。 |
| 2 分形维数及其常见的估算方法 |
| (1) Hausdorff维数。 |
| (2) 盒维数。 |
| (3) 信息维数。 |
| 3 分形理论在信号处理中的应用 |
| 3.1 信号的仿真建模 |
| 3.2 复杂背景中的目标检测 |
| 3.3 故障诊断 |
| 3.4 在语音信号处理中的应用 |
| 3.5 在生物信号处理中的应用 |
| 4 总结与展望 |
（7）基于分形修正PID算法的弹上舵机控制器研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的来源 |
| 1.2 课题的背景 |
| 1.3 舵机控制系统的功能要求 |
| 1.4 课题的主要研究内容 |
| 第二章 增量式PID 控制算法简介及分形理论基础 |
| 2.1 本章引言 |
| 2.2 增量式PID 控制算法 |
| 2.2.1 PID 算法简介 |
| 2.2.2 数字PID 算法与增量式数字PID 算法 |
| 2.3 分形理论基础 |
| 2.3.1 分形算法的发展历史与现状 |
| 2.3.2 分形定义 |
| 2.3.3 分形维介绍 |
| 2.3.4 时间序列信号的网格分形维数 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于分形修正的PID 算法 |
| 3.1 本章引言 |
| 3.2 控制器结构、问题的提出及其解决思路 |
| 3.3 构造修正函数f(a) 的方法 |
| 3.4 增量PID 算法与修正项系数的融合及自寻优判决函数 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统的构成与工作原理 |
| 4.1 本章引言 |
| 4.2 总体方案设计 |
| 4.3 MCU+FPGA 结构的单舵机控制系统设计 |
| 4.3.1 MCU+FPGA 系统的构成 |
| 4.3.2 MCU+FPGA 系统的硬件电路设计 |
| 4.3.3 MCU+FPGA 系统中的电磁兼容设计 |
| 4.3.4 CPU 与上位机的通信 |
| 4.3.5 上位机测控应用程序设计 |
| 4.4 四路舵机DSP 控制系统设计 |
| 4.4.1 选用的通信总线及处理器的特点 |
| 4.4.2 DSP 系统的构成 |
| 4.4.3 DSP 系统的硬件电路设计 |
| 4.4.4 DSP 与上位机的通信 |
| 4.4.5 上位机测控应用程序设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统软件设计及算法实现 |
| 5.1 本章引言 |
| 5.2 第一阶段工作中硬件程序的编写 |
| 5.2.1 CPU68013 的固件C 语言程序编写 |
| 5.2.2 FPGA 内的Verilog HDL 实现介绍 |
| 5.3 第二阶段工作中硬件程序的编写 |
| 5.3.1 DSP 主程序编写 |
| 5.3.2 协议解读子程序Protocol_ interpret( )实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统性能评测 |
| 6.1 本章引言 |
| 6.2 系统控制性能评估 |
| 6.2.1 阶跃响应测试 |
| 6.2.2 频率响应测试的幅频、相频特性 |
| 6.2.3 20Hz 频率响应测试 |
| 6.2.4 10Hz 频率响应测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 课题的总结与展望 |
| 7.1 课题总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 研究成果 |
（8）基于归一化尺度计盒维数的超声波分形特征研究（论文提纲范文）
| 1 超声信号归一化尺度计盒维数算法 |
| 2 超声信号的分形特征 |
| 2.1 超声信号的获取 |
| 2.2 超声回波的分形特征 |
| 3 超声信号归一化尺度计盒维数的统计分析与讨论 |
| 4 结论 |
（9）基于二维空间的语音分形处理算法（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 二维的傅里叶变换 |
| 2 语音信号的混沌特性 |
| 2.1 混沌特性及分形维 |
| 2.2 语音信号网格分形 |
| 3 基于分形维的二维谱减 |
| 4 试验与讨论 |
| 6 结论 |
（10）基于超混沌理论的网络实时网络保密通信（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 超混沌保密通信的发展及现状 |
| 1.2 多媒体网络通信的发展及其安全问题 |
| 1.3 本课题的意义及目的 |
| 第二章 超混沌保密通信的分析及实现 |
| 2.1 超混沌数字序列的生成及特性分析 |
| 2.2 超混沌加密算法的实现及密钥空间的讨论 |
| 2.3 超混沌加密算法分析 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 语音信号分析和处理 |
| 3.1 语音处理的基础 |
| 3.2 音频流获取与压缩处理 |
| 3.3 语音信号时频域仿真分析 |
| 3.4 分形语音信号处理 |
| 3.5 小结 |
| 第四音 基于TCP/IP的多媒体网络通信系统 |
| 4.1 Windows Sockets概述 |
| 4.2 基于超混沌加密的多媒体网络保密通信系统 |
| 4.3 多媒体网络保密通信系统中音频传输的安全技术 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 多媒体的同步技术 |
| 5.1 多种媒体的同步要求 |
| 5.2 三种基本同步方法 |
| 5.3 基于IP的超混沌加密多媒体网络通信中的视音频同步 |
| 5.4 Windows下多线程同步编程技术及实现 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 全文总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、基于网格维数的汉语语音分形特征研究（论文参考文献）
- [1]铁路机车司机驾驶疲劳评测方法与在线检测技术的研究[D]. 李响. 北京交通大学, 2015(12)
- [2]误差反向传播算法的数字语音识别技术[J]. 江丽莎,何朝霞. 电脑知识与技术, 2015(20)
- [3]基于相图的语音干扰效果评估测度技术研究[D]. 高进涛. 电子科技大学, 2012(06)
- [4]电缆传输测井高速网络中关键问题的研究[D]. 伍瑞卿. 电子科技大学, 2010(12)
- [5]软计算方法在语音信号处理中的应用[A]. 王建波,林本浩,田春明. 2009年中国智能自动化会议论文集（第一分册）, 2009
- [6]分形理论及在信号处理中的应用[J]. 贾丽会,张修如. 计算机技术与发展, 2007(09)
- [7]基于分形修正PID算法的弹上舵机控制器研究[D]. 侯伟波. 西安电子科技大学, 2007(05)
- [8]基于归一化尺度计盒维数的超声波分形特征研究[J]. 宋寿鹏,阙沛文. 应用基础与工程科学学报, 2006(01)
- [9]基于二维空间的语音分形处理算法[J]. 徐静波,于洪涛,冉崇森. 声学学报, 2006(02)
- [10]基于超混沌理论的网络实时网络保密通信[D]. 万娟. 中国人民解放军信息工程大学, 2005(04)
标签：网络模型论文;