毕业设计检测稿
口罩佩戴检测毕业设计
口罩佩戴检测毕业设计口罩佩戴检测毕业设计在当前全球疫情的背景下，口罩成为了人们日常生活中必不可少的防护用品。
然而，随着口罩的广泛使用，一些人可能会出现佩戴不当的情况，从而降低了口罩的防护效果。
为了解决这一问题，我决定将口罩佩戴检测作为我的毕业设计课题。
首先，我将设计一套基于计算机视觉的口罩佩戴检测系统。
该系统将使用摄像头来实时监测佩戴口罩的人群，并通过图像处理算法来判断口罩的佩戴情况。
通过分析人脸特征和口罩的位置，系统可以准确地检测出口罩是否佩戴正确，并给出相应的提示。
为了提高口罩佩戴检测系统的准确性，我将采用深度学习算法来进行口罩的识别和位置定位。
通过训练大量的口罩图像数据，系统可以学习到口罩的外观特征，并能够在不同的光照和角度条件下准确地检测口罩的位置。
同时，系统还可以检测出佩戴口罩的人员是否存在戴反、戴松等不当情况，以及是否佩戴了双层口罩等更高级的检测功能。
除了口罩佩戴的准确性外，我还将关注口罩佩戴的舒适性。
在设计口罩佩戴检测系统时，我将考虑到人们佩戴口罩的舒适感受，避免给用户带来不必要的不适。
例如，系统可以检测口罩是否过紧或过松，以及是否合适的呼吸空间等。
通过这些检测，系统可以提供针对性的建议，帮助用户更好地佩戴口罩，同时提高佩戴的舒适性。
为了实现口罩佩戴检测系统的实时性和便捷性，我计划将其应用于智能手机或智能眼镜等便携式设备上。
通过利用设备自带的摄像头和处理能力，用户可以随时随地进行口罩佩戴检测，无需额外的硬件设备。
同时，系统还可以与用户的健康监测设备进行连接，实现口罩佩戴情况与健康状况的联动监测，提供更全面的防护建议。
最后，我将进行口罩佩戴检测系统的实验和评估。
通过收集真实场景下的口罩佩戴数据，并与人工标注的结果进行比对，我可以评估系统的准确性和可靠性。
同时，我还将邀请一些用户参与口罩佩戴检测系统的试用，收集他们的使用体验和反馈意见，以进一步改进系统的性能和用户体验。
通过口罩佩戴检测毕业设计的研究和实践，我希望能够为人们提供一种方便、准确、舒适的口罩佩戴检测解决方案，帮助他们更好地保护自己和他人的健康。
本科毕业设计选题 伪装目标检测
本科毕业设计选题伪装目标检测一、引言伪装目标检测（camouflage target detection）作为一种重要的军事技术，近年来备受关注。
这一领域的研究不仅涉及军事领域，还对生物学、计算机视觉等领域有着重要的影响。
本文将从基础概念入手，探讨伪装目标检测的相关理论、技术以及应用，并基于此为本科毕业设计进行选题探讨。
二、基础概念1. 伪装目标的定义伪装目标是指通过模仿周围环境，使目标在视觉上与其周围环境相似，难以被发现的一种目标。
伪装目标检测即是通过技术手段识别和检测伪装目标。
2. 目标检测的基本原理目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其基本原理是利用计算机算法和技术，对图像或视频进行分析和处理，从中识别并定位出特定的目标。
三、伪装目标检测相关技术1. 传统的伪装目标检测技术传统的伪装目标检测技术主要依靠人工进行判断和识别，其局限性在于对人的依赖性较强，且效率较低。
2. 基于深度学习的伪装目标检测技术随着深度学习的发展，基于深度学习的伪装目标检测技术逐渐成为主流。
其利用卷积神经网络等深度学习算法，实现对伪装目标的自动识别和检测，效果明显提升。
四、伪装目标检测的应用1. 军事领域在军事领域，伪装目标检测技术可以应用于侦察和监视任务中，帮助军方发现隐藏在环境中的伪装目标。
2. 生物学领域在生物学领域，伪装目标检测技术有助于研究动物的伪装行为，揭示动物在自然环境中的生存策略。
五、本科毕业设计选题探讨基于对伪装目标检测的理论和技术的深入了解，可以将其应用于本科毕业设计中。
可以通过调研相关文献和研究现状，设计并实现一个基于深度学习的伪装目标检测算法，并对其性能进行评估和分析。
六、个人观点和总结从本科毕业设计选题的角度出发，伪装目标检测作为一个热门且具有挑战性的领域，不仅能够拓展自身的研究广度，还能够在实际应用中发挥重要作用。
在选择毕业设计选题时，应充分考虑自身兴趣和专业发展方向，结合伪装目标检测的相关理论和技术，进行深入思考和探讨，以确保选题的深度和广度兼具，并且具有一定的研究价值。
汽车检测与维修毕业设计
汽车检测与维修毕业设计一、设计目的随着汽车数量的逐渐增多，车辆的检测和维修成为越来越重要的事情。
汽车检测和维修可以有效延长汽车寿命并提高行车安全性。
本毕业设计的主要目的就是研究和探索如何利用现代化技术手段提高汽车检测和维修的效率和质量。
二、设计背景汽车是现代人生活中不可或缺的交通工具，随着汽车的数量增加，汽车的检测和维修越来越重要，这也是保证道路交通安全的重要环节。
传统的汽车检测和维修方式对于车辆的状况的判断和维修需要大量的人力和物力投入，而且方法比较单一。
近几年来，随着信息技术的发展和应用，汽车检测和维修的方法也得到了极大的改善。
三、设计内容1. 汽车检测系统设计本设计的第一个内容就是汽车检测系统的设计，利用现代化的信息技术，如传感器技术、控制技术和数据采集技术等，设计出一个能够全面检测汽车状况的检测系统。
这个系统可以检测汽车的发动机、刹车系统、车轮轮胎、燃油系统、排放系统等各个方面的状况。
在检测过程中，需要采集各个传感器的数据，并实时分析和处理这些数据。
2. 汽车检测数据分析与处理本设计的第二个内容就是汽车检测数据的分析和处理。
汽车检测系统检测出来的数据需要进行数据分析和处理，从而得出车辆的状况评估结果。
分析和处理过程需要利用现代化的信息处理技术对数据进行处理和计算。
最终得出的结果需要以图形化的形式展现出来，为车主和维修工作人员提供更加直观和真实的数据。
3. 汽车维修系统设计本设计的第三个内容就是汽车维修系统的设计，这个系统需要和检测系统相结合，在检测结果的基础上，为车主和维修工作人员提供科学合理的维修方法。
维修系统需要提供详细的维修流程和维修指导，也需要提供维修所需的工具和材料清单等。
同时，维修系统需要与汽车厂家、汽车零部件供应商以及汽车维修公司紧密合作，以便更好地服务于客户。
四、设计实施方案1. 设计团队本设计团队由汽车工程领域的专家和技术人员组成，以应对方案的设计和实施。
团队成员应具有相关的技能和经验，能够有效地解决汽车检测和维修过程中的问题。
本科毕业设计选题 伪装目标检测
本科毕业设计选题伪装目标检测本科毕业设计选题伪装目标检测[1] 作为一名即将毕业的大学生，我本着对未来学术研究和职业发展的认真态度，对本科毕业设计选题进行了深入思考和调研。
我确定了“伪装目标检测”作为我的毕业设计选题。
这个选择不仅符合我所学专业的研究方向，还具有一定的挑战性和实践意义。
在此，我希望我的文章写手能够帮助我撰写一篇高质量、深度和广度兼具的中文文章，全面探讨这一主题，让我从简到繁，由浅入深地理解伪装目标检测。
[2] 伪装目标检测，作为计算机视觉和图像处理领域的重要研究课题，一直备受关注。
在我的毕业设计选题中，我选择了这个主题，主要出于对其前沿性、实用性和学术挑战的认可。
据我了解，伪装目标检测不仅涉及到常见的目标检测技术，还涉及到图像伪装、隐形技术等相关领域，具有很高的研究价值和实际应用前景。
我希望通过对这一主题的深入研究和分析，为该领域的发展做出一定的贡献。
[3] 在文章的撰写中，我希望文章写手能够首先介绍伪装目标检测的基本概念和研究意义，从而为读者提供一个全面的认识。
可以从传统的目标检测方法出发，慢慢扩展到伪装目标检测的特殊挑战和困难，引领读者逐步深入。
在文章的内容中，我希望能多次提及“伪装目标检测”，并以序号标注，以突出其重要性和研究价值。
[4] 在文章的主体部分，我希望文章写手能够对伪装目标检测的相关技术和方法进行详细的解析和分析，包括但不限于图像处理、深度学习、隐形技术等方面的内容。
文章写手可以结合实际案例或项目经验，对这些技术和方法进行深入比较和评价，以便读者全面理解伪装目标检测的研究现状和发展趋势。
[5] 至于对这一主题的个人观点和理解，我认为伪装目标检测的研究不仅对军事安全、反恐防范等方面有重要意义，同时也对社会治安、智能监控等领域具有广泛的应用前景。
我对这一主题充满信心，并希望通过自己的努力和研究，能够为相关领域的发展做出一些贡献。
[6] 在文章的结尾部分，我希望文章写手能够进行总结和回顾性的内容归纳，对伪装目标检测的研究现状和未来发展进行展望和探讨。
汽车检测与维修毕业设计
汽车检测与维修毕业设计汽车检测与维修毕业设计随着汽车行业的迅速发展，汽车检测与维修技术也变得越发重要。
对于汽车检测与维修专业的学生来说，毕业设计是他们在校期间的重要任务之一。
本文将探讨汽车检测与维修毕业设计的重要性、设计内容以及实施过程。
首先，汽车检测与维修毕业设计对于学生的专业能力提升具有重要意义。
在设计过程中，学生需要运用所学的汽车检测与维修知识，结合实际情况，解决汽车故障和问题。
通过毕业设计，学生可以巩固和应用所学的理论知识，提高自己的实践能力和解决问题的能力。
毕业设计也是学生将理论知识与实际应用相结合的重要机会，对于他们未来的职业发展具有重要意义。
其次，汽车检测与维修毕业设计的内容应包括多个方面。
首先，学生可以选择一个具体的汽车故障或问题进行深入研究和解决。
例如，他们可以选择研究某一型号汽车的常见故障，并提出相应的解决方案。
其次，学生还可以设计一个汽车检测与维修系统或设备，以提高汽车维修效率和准确性。
此外，他们还可以通过实地调研和数据分析，研究汽车行业的发展趋势和未来发展方向。
总之，毕业设计的内容应该与汽车检测与维修专业的核心知识和技能相关，并具有一定的创新性和实用性。
在实施汽车检测与维修毕业设计的过程中，学生需要进行一系列的步骤。
首先，他们需要确定设计的目标和范围，并进行相关的文献调研和背景研究。
接下来，学生需要制定详细的设计方案，包括实施步骤、实验方法和数据分析等。
然后，他们需要进行实验或实地调研，并收集相关数据和样本。
在数据分析的过程中，学生需要运用统计方法和相关软件进行数据处理和结果分析。
最后，学生需要撰写毕业设计报告，并进行口头答辩。
整个过程需要学生具备较强的独立思考和解决问题的能力。
然而，汽车检测与维修毕业设计也面临一些挑战和困难。
首先，学生可能面临实验设备和材料的限制，导致实施过程受到影响。
其次，学生在设计过程中可能遇到一些复杂的问题，需要进行深入研究和解决。
此外，时间管理也是一个重要的挑战，学生需要合理安排时间，确保毕业设计的顺利进行。
基于stm32空气检测的毕业设计
毕业设计题目：基于STM32的空气检测系统设计与实现一、背景与意义随着工业化进程的不断加快，空气污染问题日益严重，对人体健康产生了严重影响。
开发一种能够实时检测空气质量并提供准确数据的空气检测系统变得尤为重要。
本次毕业设计旨在基于STM32单片机，设计并实现一种可靠、高效的空气检测系统，以应对当前空气污染问题。
二、系统设计理念1. 系统功能设计1.1 空气参数检测：监测空气中的二氧化碳、PM2.5、PM10等污染物浓度。
1.2 数据采集与处理：通过传感器采集空气质量数据，并对数据进行处理和存储。
1.3 数据展示与分析：将检测到的数据通过LCD屏幕展示，同时通过UART与上位机通信，实现数据的实时监控和分析。
2. 系统框架设计2.1 传感器模块：选择合适的传感器，如二氧化碳传感器、PM2.5传感器等，用于空气参数的检测。
2.2 单片机控制模块：采用STM32单片机作为系统的核心控制芯片，负责数据采集、处理、存储和展示等功能。
2.3 人机交互模块：通过LCD屏幕和上位机，实现与用户的交互和数据传输。
三、系统实现步骤1. 传感器接口设计1.1 确定传感器的通信协议和接口类型，设计相应的硬件电路和软件驱动程序。
1.2 将传感器与STM32单片机进行连接，并编写相应的驱动程序，实现对传感器的数据采集和控制。
2. 数据采集与处理2.1 使用STM32的ADC模块对传感器采集到的模拟信号进行数字化处理。
2.2 设计合理的数据处理算法，对采集到的数据进行滤波、校正和数据存储，以保证数据的准确性和稳定性。
3. 数据展示与通信3.1 将处理后的数据通过串口通信发送给上位机，并编写相应的通信协议。
3.2 在系统中加入LCD屏幕，实现数据的实时显示和用户交互，提高系统的可用性和易用性。
四、系统测试与优化1. 系统功能测试1.1 对系统的各项功能进行全面测试，包括传感器采集数据的准确性、数据处理算法的稳定性、通信模块的可靠性等。
空气质量检测仪毕业设计
空气质量检测仪毕业设计题目：基于微型传感器的便携式空气质量监测仪设计与实现摘要：本毕业设计旨在设计与实现一款基于微型传感器的便携式空气质量监测仪，用于监测环境中的各类空气污染物。
该仪器采用先进的传感器技术，能够实时准确地监测并分析空气中的有害物质浓度，如PM2.5、PM10等。
设计方案：1. 总体方案设计：设计一个小型、便携式的空气质量监测仪，由主控模块、传感器模块和用户界面模块组成。
主控模块处理传感器数据，并将结果显示到用户界面上。
2. 传感器模块设计：选择适用于空气质量检测的传感器，如激光散射传感器和化学传感器等。
通过采集各类污染物的数据，实现对空气质量的监测和分析。
3. 主控模块设计：主控模块由微处理器和相关的信号处理电路组成。
微处理器通过与传感器模块通信，采集传感器数据并进行处理，最终传递给用户界面模块。
4. 用户界面模块设计：用户界面模块采用LCD显示屏和按键，实现对测量结果的显示和操作。
用户可以通过界面模块设置监测参数，并即时获得监测结果。
实施步骤：1. 硬件设计与制作：设计主控板和传感器模块电路，选用合适的元器件进行搭建和焊接。
确保电路稳定可靠，并进行相关的电路调试。
2. 软件程序开发与编写：利用合适的开发环境，编写主控模块的软件程序。
程序实现数据的采集、处理和传输，以及与用户界面的交互和显示。
3. 调试与测试：完成硬件和软件的组装后，进行整机调试，确保各功能模块正常运行，并能够准确地检测并显示空气质量数据。
4. 性能评估与改进：对设计的空气质量监测仪进行性能评估，与已有的商业仪器进行对比测试，分析差异和改进的空间，并进行相关改进和优化。
结论：通过设计与实现一款基于微型传感器的便携式空气质量监测仪，可以准确地监测环境中的各类空气污染物浓度。
该仪器可广泛应用于城市空气质量监测、室内空气净化等领域，具有较高的实用性和市场潜力。
关于对本科毕业论文(设计)进行抽检的通知
关于对本科毕业论文（设计）进行抽检的通知
各院（部）：
根据教育部令（第34号）《学位论文作假行为处理办法》的文件精神，为进一步提高我校毕业论文（设计）质量，科学引用文献资料，遏制毕业论文（设计）过程中抄袭、拷贝、篡改已有科研成果等学术不端行为，学校决定从2013届毕业生开始，使用“大学生论文抄袭检测系统”对毕业论文（设计）进行检测。
现将相关事宜通知如下：一、抽检检测范围
2013届全部本科毕业论文（设计）。
二、抽检步骤与结果处理
（一）院（部）抽检
1、各院（部）按一定比例进行抽检。
样本的确定采取随机抽取的方式，抽取检测样本时要本着公平、公正、公开的原则。
2、对抽检文字复制比在30％（含30%）以内的视为合格，可参加答辩。
3、对抽检文字复制比超过30％的视为不合格，学院将检测系统提供的“检测报告单”反馈给学生和指导教师，并要求限期修改。
修改后的论文（设计）须再次检测，检测费用学生自理（每篇200元），检测合格后方可参加答辩。
4、各学院（部）推荐申报的校级优秀毕业论文（设计）必须进行检测，并要求抽检文字复制比小于20%（含20%）。
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基于MATLAB的语音信号的采集与分析李艳（信息与电气工程学院，通信工程专业，2009级2班，20093615415）摘要：语音信号的采集与分析是数字信号处理技术和语音学知识的综合应用。
在信息科学研究等领域占有自己的一席之地。
本文主要内容是利用PC机录制一段人的语音，通过MA TLAB先分析其时域参数和频谱图。
再对该语音信号加入噪声。
重点是根据加入噪声信号的频谱特性设计合理的数字滤波器，对加入噪声的语音信号进行滤波。
并对比原始语音信号和滤波语音信号的时域波形和频谱。
关键词：语音信号；MA TLAB；信号采集；信号分析；数字滤波器Collection and Analysis of Speech Signal Based on MatlabLi Yan(Department of Communication Engineering, School of Information and Electrical Engineering)Abstract: The collection and analysis of speech signal is the combination of digital signal processing technology and phonetics. It wins a place in the research field of information science. This passage is mainly about to record a speech signal through PC and analyse the time domain parameter identification and frequency spectrum graph of the speech signal with MATLAB. Then , noise is added into this speech signal. The focal point is to design reasonable digital filter which is based on the frequency spectrum of the speech signal which contains noise and to filter the speech signal which contains noise with the digital filter. Then,the figures of the speech signal which has been filtered are compared with the original speech signal’s.Key words: speech signal; MATLAB; signal collection; signal analysis; digital filter1 引言语言是人类特有的交流工具，人们通过语言相互传递信息，交流感情。
随着社会的发展，对于进入信息化时代的人们，各种各样的机器参与到人类的生产活动和社会活动中。
因此，人们迫切需要改善人和机器之间的关系。
随着电子计算机和人工智能的广泛应用，人们发现语言通信是人和机器之间最直接，简洁，有效的通信方式。
然而，对语言信号的分析和处理不是孤立的，它是数字信号处理技术和语音学相结合的交叉学科，同时和心理学、语言学、认知科学、计算机科学、模式识别和人工智能等学科也紧密联系。
人们对语音信号处理的研究工作，始于1876年贝尔发明了电话，首次用声电，电声转换技术实现了语音信号的远距离传输。
此后，语音信号处理都围绕着硬件缓慢进行着。
直到20世纪60年代中期，数字滤波器，快速傅里叶变换等数字信号处理技术成为语音信号数字处理技术的理论和技术基础。
并且因为电子计算机的发展，由以硬件为中心的研究逐渐转换为以软件为主的处理研究。
此后，语音信号的发展步伐不断加快。
20世纪70年代出现了动态时间规整技术，并应用到语音识别研究的匹配算法中。
20世纪70年代中期线性预测技术被用于语音信号处理，20世纪70年代末，将矢量量化技术应用与语音编码中。
20世纪80年代语音信号处理技术产品化出现，这是由于矢量量化、隐马尔科夫模型和人工神经网络被应用于语音信号处理。
20世纪90年代，语音信号的采集与分析在实用化方面取得的成就突出，例如，声学语音学统计模型的研究引起人们关注，鲁棒的语音识别，基于语音段的建模方法及隐马尔科夫模型与人工神经网络相结合[1]。
本课题通过PC机录制一段语音信号，运用MATLAB进行仿真分析。
先是对语音信号进行时域分析，然后是语音信号的频域分析，利用快速傅里叶变换得到其频谱图，语谱图。
最后，对语音信号加入高斯噪声，然后，再滤除噪声。
2 MATLAB的介绍MATLAB的全称是Matrix Laboratory,中文翻译名称是矩阵实验室，MATLAB由美国Mathworks公司出品，用于算法计算、矩阵分析、数值计算、和将数据达到可视化界面的高级技术计算机语言和交互式环境。
主要包括MATLAB和Simulink。
MATLAB的功能有分析目的数值，计算各种矩阵，将科学数据以各种图形，图表形式展现出来，更在建立非线性动态系统模型和仿真方面拥有自己的优势。
在工程设计，科学研究等多方面科学研究领域发挥了强大的作用。
MATLAB可以实现函数和数据的图形绘制，算法实现，图形用户界面的创建，矩阵运算，连接其它编程语言的程序等。
应用领域有信号处理与通信、图像处理、控制设计、工程设计等。
数字语音信号处理，顾名思义是将数字信号处理与语音学相结合的科学。
被应用于现代通信领域中，人与机器之间的信息交流。
而MATLAB作为一种拥有强大功能，交互性好的计算数值和图形可视化计算高级语言，能够将信号处理以及数值分析综合在一起。
伴随着MATLAB功能越来越强大，其广泛应用于仿真、数字语音信号处理、数字图像处理等领域。
直接利用MATLAB信号处理工具箱中的库函数，可以很快捷的对数字化的语音信号进行分析。
3语音信号概述3.1语音信号的产生及组成起初，说话者会在自己的大脑中产生想表达的语言内容，然后将这些内容用其包含的响度，音速序列，基音周期的起伏顺序等表示出来，类似于对这些内容编码。
完成信息编码后，说话者用一些专用的神经肌肉发出命令控制自己的声带振动，控制声道的形状以达到发出编码中的声音序列。
神经肌肉发出的命令同时还必须控制唇，腭，舌头和掌控气流进入位于鼻腔中的软腭。
这些信息以声波的方式在空气中传播，传递到语音收听人的耳中，那么，语音感知的过程开始。
听者内耳中的基底膜对听到的语音信号进行复杂的处理分析获取语音的动态频谱，然后，基底膜输出获取的动态频谱经由特殊的神经传感器转换成可以触动听觉神经的信号，在听觉神经上的触动信号，会在大脑更高层的中枢转换成语言编码，由此最终产生人说的话语[1]。
语音信号的的基本组成单位是音素，音素分为清音和浊音。
把只有背景噪声而没有任何语音的状态称为无声。
严格说，音素分为清音，浊音和无声。
3.2语音信号的采集语音信号的采集方式有多种，本课题获取语音信号的途径是利用windows中的录音机程序获取语音。
Windows附件中的录音机程序，可以驱动计算机的声卡对语音信号进行初步的采集和播放，通过这个途径获取语音信号十分简捷。
不必通过使用MATLAB要编写代码，调用函数才能获得语音信号。
当然，通过windows7系统中自带的录音机采集到的语音信号最大时间长度是60秒，而且其文件格式是.wma格式的，需要转变成.wav格式的才能利用MATLAB中的wavread函数对其进行获取数据。
严格意义上的语音信号是模拟信号，由于计算机是通过二进制记录和处理数据，故录音机采集语音信号的过程，其实是完成将模拟语音信号经过防混叠滤波，采样和量化变为数字语音信号。
这样得到的是数字语音信号，即时间离散，幅度离散。
预滤波的目的是抑制输入信号中频率超出二分之一采样频率的所有分量和抑制50HZ的电源工频干扰。
采样是在一定时间间隔△t内对模拟信号X(t)逐点取其降时值。
根据奈奎斯特定理，当采样频率fs高于两倍的模拟信号最高频率时，就不会丢失信号的信息，可以用采样后的信号重构原始信号。
量化是用量化器将整个信号的幅度值分成若干个有限的区间，落入同一区间的样本点用同一幅度值表示。
量化的目的是将信号的连续幅度变成离散幅度。
基于个人计算机采集语音信号的过程如下图示图3.1 PC机采集语音信号过程4 数字语音信号的时域分析在对语音信号处理之前，需要对语音信号进行分析，获得表示语音信号本质特性的参数，也就是语音信号携带的信息。
只要能够获取这些信息，才能够利用这些信息对语音信号进行正确高效的语音合成，语音判别和语音增强等语音处理。
而且，对语音信号分析的精确性，会影响语音合成的音质质量，语音识别率的高低。
对语音信号的分析采用“短时分析技术”，语音信号是时变信号，而且是非平稳的。
但由于人的口腔内的肌肉运动的惯性性运动，可以认为在一定的短时间内（10～30ms ），这段短时间范围内，语音信号近似不变，其特性基本保持不变，所以语音信号具有短时平稳性。
所以对语音信号进行分析之前要对语音信号进行预处理。
对语音信号的预处理分为预加重和加窗分帧。
预加重就是将语音信号经过高通滤波器,提升高频部分，目的是去除口唇辐射影响[2]。
通过一个传递函数为11)(-∂-=z z H 的一阶FIR 高通滤波器，其中∂是预加重系数，取值范围是0.9﹤∂﹤1.0 。
就可提高语音的高频分变率。
本课题选取∂=0.98。
以下两幅幅图是高通滤波器幅度频谱图和相位频谱图，语音信号预加重前后的时域波形图和频谱图的对比图。
高通滤波器的幅频特性频率/Hz 幅度高通滤波器的相频特性频率/Hz角度/r a d图4.1 高通滤波器的幅频相频特性原始语音信号时域波形时间幅度经高通滤波后的语音信号时域波形时间幅度x 104原始语音信号频谱图频率幅度x 104经高通滤波后的语音信号频谱图频率幅度图4.2 预加重前后语音信号时域频域对比图由图4.2可以从频域看出语音信号高频部分的幅度被提升,一些预加重前幅度低的地方经过预加重后幅度变高了。
前面介绍了语音信号具有短时平稳性，故加窗分帧把语音信号通过可移动的有限长度窗口，分成一段一段的，在一小段范围内分析其特征参数。
这样的每一段称为“一帧”。
一般每帧的长度定为10～30ms 。
分帧采取的是连续分帧方式，通常选择连续分段，各段部分重叠的方式。
如下图所示，这样可以达到帧与帧之间非常平滑的过度，维持信号的连续性。