第一章 绪论
1.1研究背景及意义
1.2国内外研究现状
1.3论文的主要研究内容和结构安排
1.3.1论文的主要研究内容
1.3.2论文的结构安排
1.4本章小结
第二章 基于非负矩阵分解的心肺音分离
2.1非负矩阵分解
2.1.1 非负矩阵分解模型
2.1.2基于欧氏距离的NMF算法
2.1.3基于KL散度的NMF算法
2.2心肺音混合模型及基于NMF的心肺音分离流程
2.3基于监督NMF的心肺音分离方法
2.4基于半监督NMF的心肺音分离方法
2.5基于无监督NMF的心肺音分离方法
2.6 基于自回归正则化NMF的心肺音分离方法
2.7本章小结
第三章 基于回归迁移非负矩阵分解的心肺音分离方法
3.1迁移非负矩阵分解的框架
3.2基于回归迁移非负矩阵分解的心肺音分离方法
3.2.1共同频谱基矩阵的学习
3.2.2构造时域正则项?(H;A)
3.2.3回归迁移非负矩阵分解的优化推导
3.2.4时域k-均值聚类和时域重构
3.3心肺音分离实验
3.3.1数据集
3.3.2评估指标
3.3.3对比方法
3.3.4预处理手段
3.3.5参数选择及实验方法
3.3.6实验结果及分析
3.4 本章小结
第四章 基于批标准化和密集连接LSTM网络的心肺音分离方法
4.1相关的神经网络技术
4.1.1LSTM神经网络
4.1.2密集连接网络结构
4.1.3 批标准化技术
4.2基于神经网络的心肺音分离模型和时频掩码
4.2.1 理想比率掩码
4.2.2 理想幅值掩码
4.2.3 理想相位敏感掩码
4.3批标准化密集连接LSTM网络
4.4心肺音分离仿真实验
4.4.1实验设置
4.4.2实验结果与分析
4.5本章小结
结论与展望
参考文献
攻读学位期间的研究成果
声明
致谢
