基于PCNN在图像去噪及语音识别中的应用研究

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基于PCNN在图像去噪及语音识别中的应用研究

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基于PCNN在图像去噪及语音识别中的应用研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章绪论	第7-13页
1.1 研究背景与意义	第7页
1.2 研究现状	第7-13页
1.2.1 图像去噪技术	第7-10页
1.2.2 语音识别技术	第10页
1.2.3 语音识别技术的难点分析	第10-13页
第二章脉冲耦合神经网络	第13-17页
2.1 研究背景	第13-14页
2.2 视觉皮层神经网络模型	第14-16页
2.3 本章小结	第16-17页
第三章基于灰度数字形态学与PCNN的椒盐噪声滤波	第17-39页
3.1 基于空间域处理的去噪算法	第17-21页
3.1.1 均值滤波去噪	第17-18页
3.1.2 中值滤波去噪	第18-19页
3.1.3 维纳滤波去噪	第19-21页
3.2 基于频率域处理的去噪算法	第21-24页
3.2.1 频域变换	第21-22页
3.2.2 基于小波变换的图像去噪	第22-24页
3.3 基于数字形态学与PCNN的图像去噪	第24-38页
3.3.1 PCNN运行机制	第24-26页
3.3.2 数字形态学理论基础	第26页
3.3.3 基于数字形态学的图像处理	第26-30页
3.3.4 基于数字形态学的PCNN的图像去噪算法	第30-32页
3.3.5 仿真实验及算法对比	第32-38页
3.4 本章小结	第38-39页
第四章基于PCNN的语音识别	第39-51页
4.1 语音识别概述	第39-42页
4.1.1 什么是语音识别	第39页
4.1.2 语音识别特征提取方法	第39页
4.1.3 语音识别发展历史及现状	第39-42页
4.2 基于PCNN的语音识别	第42-46页
4.2.1 基于PCNN的语音识别系统框架	第42页
4.2.2 语音信号采集和预处理	第42-44页
4.2.3 语谱图图像特征参数提取	第44-45页
4.2.4 基于PCNN特征参数的DTW语音识别系统	第45-46页
4.3 实验设置与结果分析	第46-50页
4.3.1 实验参数的设置	第46-47页
4.3.2 实验结果及分析	第47-50页
4.4 本章小结	第50-51页
第五章总结与展望	第51-53页
5.1 全文总结	第51页
5.2 展望	第51-53页
参考文献	第53-57页
致谢	第57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。

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