人工智能声学属性拓扑 帕金森病构音障碍的信号分析与表示

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。

本书可作为高等院校的信号处理、数据科学、人工智能、计算机科学与技术、系统工程等专业的高年级本科生及研究生的教学用书，也可供相关领域的科研工作者参考使用。

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

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