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內容簡介： 帕金森病是十分常见的神经系统退行性疾病之一。开展帕金森病构音障碍的研究对于辅助患者病情诊断和尽早治疗具有重要的现实意义。本书系统地介绍了帕金森病构音障碍的信号分析与表示的最新研究成果。本书分为背景知识、数据分析、变换域分析、结构化分析4篇，共14章。背景知识篇着重阐述帕金森病构音障碍的研究历史及现有问题，以及属性拓扑的基本理论；数据分析篇着重阐述语音信号的经典声学特征提取方法、经典分类器及常用的分类评价指标；变换域分析篇着重阐述基于EMD-EDF的帕金森病构音障碍研究，基于Adaptive-TQWT-EDF的帕金森病构音障碍研究，以及基于分数阶语谱图的FrSwin模型；结构化分析篇着重阐述帕金森病语音方向共生属性拓扑的建立，基于方向共生属性拓扑的结构特征提取，基于方向共生属性拓扑的时频特征提取，基于方向共生属性拓扑的共生特征提取，基于分数阶属性拓扑的声学特征提取，基于时间差值属性拓扑的语谱图能量特征，基于频率属性拓扑的语谱图能量特征，以及组合特征实验与综合实验分析。 關於作者： 张涛，燕山大学教授、博士生导师。属性拓扑理论建立者。首批河北省青年拔尖人才，中国人工智能学会粒计算与知识发现专业委员会委员，中国计算机学会语音对话与听觉专委会专业委员会委员，中国计算机学会计算机应用专业委员会委员，世界中医药学会联合会医案专业委员会理事，世界中医药学会联合会中医健康管理专业委员会理事。Pattern Recognition， International Journal of Machine Learning and Cybernetics， Soft Computing等期刊特邀审稿人。主持国家自然科学基金2项，河北省自然科学基金3项。作为主研人参加国家自然科学基金6项，国家中医药管理局1项，其他国家与省部级项目十余项。在国内外期刊与会议发表学术论文120余篇，其中SCI/EI检索80余篇。 目錄： 第一篇 背景知识 第1章 研究历史及现有问题 1.1 研究历史 1.1.1 背景及意义 1.1.2 研究现状 1.2 现有问题 1.3 本章小结 第2章 属性拓扑的基本理论 2.1 形式背景预处理 2.2 属性拓扑的定义 2.3 属性拓扑的属性分类 2.3.1 顶层属性和伴生属性 2.3.2 父属性和子属性 2.3.3 全局属性、空属性和对等属性 2.4 属性拓扑的基础运算法则 2.4.1 增加属性 2.4.2 删除属性 2.4.3 合并属性 2.4.4 交换属性 2.4.5 子图合并 2.5 属性拓扑的转置：对象拓扑 2.6 决策连续形式背景的离散化 2.6.1 数据空间的色度学可视化 2.6.2 可视化空间离散化 2.6.3 形式背景生成 2.7 本章小结 第二篇 数据分析 第3章 经典特征提取与实验设置 3.1 数据集 3.2 经典声学特征提取 3.3 经典分类器 3.4 交叉验证方法 3.5 评价指标 3.6 本章小结 第三篇 变换域分析 第4章 基于EMD-EDF的帕金森病构音障碍研究 4.1 引言 4.2 EMD语音信号分解 4.2.1 EMD语音信号的分解原理 4.2.2 IMF信号分析 4.3 基于EMD信号分解的能量方向特征提取方法 4.3.1 能量谱计算 4.3.2 能量谱的划分 4.3.3 子能量谱块的方向导数计算 4.3.4 角度离散化 4.4 特征降维 4.5 实验设置和实验结果与分析 4.5.1 实验设置 4.5.2 实验结果与分析 4.6 本章小结 第5章 基于Adaptive-TQWT-EDF的帕金森病构音障碍研究 5.1 引言 5.2 Adaptive-TQWT的语音信号分解算法 5.2.1 Adaptive-TQWT语音信号分解 5.2.2 Adaptive-TQWT算法分解参数统计分析 5.3 基于Adaptive-TQWT分解的能量方向特征提取方法 5.3.1 子带信号选择 5.3.2 基于Adaptive-TQWT分解的能量方向特征提取 5.4 特征降维 5.5 实验设置和实验结果与分析 5.5.1 实验设置 5.5.2 实验结果与分析 5.6 本章小结 第6章 基于分数阶语谱图的FrSwin模型 6.1 引言 6.2 FrSwin模型的训练与特征表示 6.2.1 基于迁移学习的参数训练 6.2.2 基于FrSwin网络的特征表示 6.3 实验结果与分析 6.3.1 实验设置 6.3.2 不同模型下的实验结果 6.3.3 消融实验 6.3.4 结果分析 6.4 本章小结 第四篇 结构化分析 第7章 帕金森病语音方向共生属性拓扑的建立 7.1 引言 7.2 帕金森病语音方向共生属性拓扑的建立过程 7.2.1 语音时频域表示 7.2.2 基于不同时频混合比的方向统计方法 7.2.3 基于核密度估计的形式背景建立方法 7.2.4 共生属性拓扑描述方法 7.3 本章小结 第8章 基于方向共生属性拓扑的结构特征提取 8.1 方向结构统计分析 8.2 特征提取 8.3 特征降维 8.4 SF-CDAT实验 8.4.1 SF-CDAT实验设置 8.4.2 SF-CDAT实验结果 8.5 本章小结 第9章 基于方向共生属性拓扑的时频特征提取 9.1 引言 9.2 频域特征统计分析 9.2.1 特征提取 9.2.2 FF-CDAT实验及分析 9.3 时域特征统计分析 9.3.1 特征提取 9.3.2 TF-CDAT实验及分析 9.4 本章小结 第10章 基于方向共生属性拓扑的共生特征提取 10.1 方向共生统计分析 10.2 特征提取 10.3 CF-CDAT实验 10.3.1 CF-CDAT实验设置 10.3.2 CF-CDAT实验结果 10.4 本章小结 第11章 基于分数阶属性拓扑的声学特征提取 11.1 引言 11.2 分数阶语谱图内的形式背景建立 11.2.1 分数阶语谱图中的能量变化信息统计 11.2.2 基于能量变化信息的形式背景建立 11.3 基于分数阶属性拓扑的声学特征提取方法 11.3.1 分数阶属性拓扑的生成 11.3.2 分数阶属性拓扑的连通分量特征提取 11.4 实验结果与分析 11.4.1 实验设置 11.4.2 实验结果 11.4.3 实验分析 11.5 本章小结 第12章 基于时间差值属性拓扑的语谱图能量特征 12.1 引言 12.2 时间差值属性拓扑 12.2.1 方法架构 12.2.2 能量变化信息表示 12.2.3 时间差值属性拓扑的建立 12.2.4 连通结构特征提取 12.3 实验 12.3.1 基于TQWT语谱图的CS-TDAT 12.3.2 基于经典语谱图的CS-TDAT 12.4 本章小结 第13章 基于频率属性拓扑的语谱图能量特征 13.1 引言 13.2 频率属性拓扑 13.2.1 方法架构 13.2.2 频率属性拓扑的建立 13.2.3 连通结构特征提取 13.3 实验 13.3.1 基于TQWT语谱图的CS-FAT 13.3.2 基于经典语谱图的CS-FAT 13.4 本章小结 第14章 组合特征实验与综合实验分析 14.1 引言 14.2 基于TDAT和FAT的组合特征 14.2.1 组合特征提取 14.2.2 基于TQWT语谱图的组合特征实验结果 14.2.3 基于经典语谱图的组合特征实验结果 14.3 对比实验 14.3.1 与所提取方法对比 14.3.2 与现有方法对比 14.4 本章小结 参考文献

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