基于语音识别的帕金森病识别系统研究与实现

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中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-14页
    1.1 帕金森病症简述第8-10页
        1.1.1 发病机制第8-9页
        1.1.2 临床表现第9-10页
    1.2 课题研究背景及意义第10页
    1.3 研究现状第10-11页
    1.4 研究的目的和主要内容第11-12页
    1.5 本文的组织结构第12-14页
2 系统关键技术及分析第14-22页
    2.1 面向对象程序设计第14页
    2.2 Android第14-15页
        2.2.1 Android平台优势第14-15页
        2.2.2 Android平台特性第15页
    2.3 Androidstudio第15-18页
        2.3.1 Androidstudio的架构组成第15页
        2.3.2 Androidstudio的主要功能第15-17页
        2.3.3 Androidstudio的开发组件第17-18页
    2.4 音频降噪第18页
    2.5 数据库设计第18-19页
    2.6 Matlab编程第19-20页
    2.7 语音识别技术第20-21页
    2.8 本章小结第21-22页
3 系统总体架构分析与设计第22-30页
    3.1 设计原则与目标第22页
    3.2 需求分析第22-24页
    3.3 设计方案第24-27页
    3.4 开发环境和工具第27-28页
    3.5 本章小结第28-30页
4 帕金森预测算法研究第30-40页
    4.1 帕金森语音预测分析系统原理第30页
    4.2 基于四种参数加权计算的Matlab语音工具箱帕金森诊断算法第30-32页
        4.2.1 参数提取第30-32页
        4.2.2 误差分析第32页
    4.3 基于语音样本重复剪辑和随机森林的帕金森诊断算法第32-36页
        4.3.1 方法总体阐述第33页
        4.3.2 样本重复剪辑近邻算法第33-34页
        4.3.3 随机森林第34-35页
        4.3.4 SVM线性核函数和径向基核函数第35-36页
    4.4 实验结果第36-39页
    4.5 本章小结第39-40页
5 系统详细设计与实现第40-58页
    5.1 系统功能第40页
    5.2 用户管理第40-41页
    5.3 语音录入第41-42页
    5.4 算法设计实现第42-51页
        5.4.1 基于Matlab工具包的帕金森语音预测算法设计实现第42-49页
        5.4.2 基于语音文本重复剪辑和随机森林的帕金森诊断算法设计第49-51页
    5.5 数据管理第51-53页
    5.6 算法分析第53-54页
    5.7 数据库第54-56页
    5.8 本章小结第56-58页
6 系统测试第58-72页
    6.1 软件系统介绍第58页
    6.2 测试环境第58页
    6.3 具体测试第58-68页
    6.4 实验结果与分析第68-70页
    6.5 本章小结第70-72页
7 总结与展望第72-74页
    7.1 工作总结第72-73页
    7.2 工作展望第73-74页
致谢第74-76页
参考文献第76-78页
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