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公共场所下的枪声检测研究

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公共场所下的枪声检测研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-15页
  1.1 课题背景及研究目的和意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状与分析第10-13页
  1.3 本文主要研究内容第13-14页
  1.4 本文组织结构第14-15页
第2章 基本的枪声检测系统第15-33页
  2.1 引言第15页
  2.2 特征分析与提取第15-25页
    2.2.1 信号预处理第16页
    2.2.2 时域特征第16-18页
    2.2.3 频域特征第18-22页
    2.2.4 感知域特征第22-25页
    2.2.5 基于相关函数的特征第25页
    2.2.6 特征全集第25页
  2.3 基于GMM的枪声检测系统第25-29页
    2.3.1 GMM分类模型第26-28页
    2.3.2 基于GMM的枪声检测第28-29页
  2.4 实验数据与评价指标第29-32页
    2.4.1 实验数据第30-31页
    2.4.2 评价指标第31-32页
  2.5 本章小结第32-33页
第3章 基于特征选择的枪声检测第33-52页
  3.1 引言第33-34页
  3.2 枪声特征选择第34-41页
    3.2.1 基于Logo算法的枪声特征选择第34-37页
    3.2.2 基于FFS算法的枪声特征选择第37-40页
    3.2.3 基于Ada Boost的枪声特征选择第40-41页
  3.3 不同特征空间下GMM参数学习第41-45页
    3.3.1 最小描述长度准则第42-43页
    3.3.2 混合最小描述长度准则第43-45页
  3.4 最佳特征子集选择第45-46页
  3.5 实验对比与分析第46-50页
  3.6 本章小结第50-52页
第4章 基于混合局部字典的枪声检测第52-64页
  4.1 引言第52-53页
  4.2 基于字典学习的枪声降噪第53-56页
    4.2.1 字典学习第53-55页
    4.2.2 枪声降噪第55-56页
  4.3 基于混合局部字典的枪声降噪第56-61页
    4.3.1 声谱结构中字典局部性第56-58页
    4.3.2 混合局部字典学习第58-60页
    4.3.3 枪声降噪第60-61页
  4.4 基于混合局部字典的枪声检测第61页
  4.5 实验结果与分析第61-63页
  4.6 本章小结第63-64页
结论第64-66页
参考文献第66-71页
致谢第71页

本篇论文共71页,点击这进入下载页面
 
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