心音信号自动分析与识别的研究现状

语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学，它的应用和发展与语音学、声音测量学、电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系。其中语音采集和分析仪器的小型化、智能化、数字化以及多功能化的发展越来

在分析Hilbert-Huang变换算法的基础上，利用此变换对打鼾者的鼾音信号进行了分析。通过经验模态分解把鼾音信号分解为一系列固有模态函数，并分析了各固有模态的频率特征，对各模态的生物学意义进行了描

关于模式识别的论文 已经发表过的 核爆炸与地震的识别的研究

本研究专注于数字信号处理领域，以Matlab作为主要工具，探讨了德语音信号处理的相关主题。数字信号处理在当前科技发展中扮演着至关重要的角色，而Matlab的强大功能使其成为研究和实践中的首选工具之一。

详数字语音信号处理细介绍语音信号原理及语音编码，增强，识别等

人脸识别方面的优秀硕士毕业论文，很值得一看，论文名称《人脸检测与识别的多特征分析与系统实现》

摘要 : 语音信号是一种非平稳信号 , 它既表现出一定的规则性又表现出一定的随机性。 本 文将混沌研究的方法应用到语音信号的分析中。 文中给出语音信号吸引子的重构 . 最大 ly叩oun v 指数及吸

利用MATLAB对语音信号进行数字信号处理和分析，要求学生采集语音信号后，在MATLAB软件平台进行频谱分析和特征提取；并对所采集的语音信号使用合适的滤波器滤除噪声，分析比较不同滤波器的性能。

对近年来人脸识别技术进行了广泛的调研

基于混沌优化的板形信号模式识别的研究，王志勇，郑德忠，通过对板形信号和板形识别数学模型的分析，针对传统的基于最小二乘法板形信号模式识别方法抗干扰能力差、精度低，神经网络识别方