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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

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