飞机舱音系统及其应用技术PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1引言 1

1.2航空记录器标准的发展演化 4

1.2.1飞行数据记录器标准的起源 5

1.2.2舱音记录器标准的起源 6

1.2.3飞行数据记录器标准的演变 6

1.3航空记录器概况 9

1.3.1航空记录器的发展演化 10

1.3.2几种典型航空器安装的记录器 20

1.3.3航空记录器的主要生产厂商 23

第2章 舱音系统 26

2.1概述 26

2.2舱音记录系统 26

2.2.1信号采集部分 27

2.2.2控制组件 27

2.2.3舱音记录器 28

2.3舱音分析系统 36

2.3.1改进的舱音译码系统 36

2.3.2典型舱音记录器的多功能综合实验台 38

2.3.3舱音信息的特征分析软件 39

2.4舱音信息 44

2.4.1舱音信息的工程分类 44

2.4.2舱音信息的特点 46

2.4.3舱音信息的数据格式 47

2.4.4舱音信息分析研究现状 49

第3章 舱音信息分析的相关理论及方法 53

3.1引言 53

3.2声学基础知识 54

3.2.1声音的性质 54

3.2.2声音的物理描述 55

3.2.3声音的感知 57

3.2.4掩蔽效应 61

3.3语音的基本知识 63

3.3.1语音学 63

3.3.2语音信号生成的数学模型 70

3.4噪声特性 76

3.5信号分析基础 77

3.5.1相关概念 77

3.5.2信号分析的典型特性 79

3.6短时分析 80

3.7时域分析 81

3.8频域分析 83

3.8.1短时傅里叶变换 84

3.8.2离散余弦变换 87

3.8.3线性预测分析 88

3.9时频分析 90

3.9.1相关概念 90

3.9.2典型的时频分析方法 92

3.9.3典型的时频分析类 95

3.10小波变换 96

3.10.1连续小波变换 96

3.10.2离散小波变换 98

3.10.3二进小波变换 98

3.10.4正交小波变换 99

3.10.5小波包 100

3.10.6典型的小波函数 100

3.10.7小波变换、傅里叶变换及短时傅里叶变换的比较 105

第4章 舱音信息分析技术 106

4.1舱音的声音机理分析 106

4.1.1语音的机理分析 106

4.1.2背景声的机理分析 107

4.1.3航空噪声的机理分析 107

4.2舱音信息的预处理技术 115

4.2.1数字化 115

4.2.2采样与量化 115

4.2.3短时加窗处理 117

4.3舱音信息特征分析技术 118

4.3.1舱音样本获取 120

4.3.2舱音信息的短时特征分析 121

4.3.3舱音信息的二次特征分析 129

4.4语音端点检测技术 133

4.4.1基于高斯混合模型的语音端点检测 134

4.4.2改进的基于复拉普拉斯模型的语音端点检测算法 136

4.5语音增强技术 141

4.5.1先验信噪比估计 143

4.5.2噪声谱估计 144

4.5.3纯语音谱估计算法 145

4.5.4语音增强综合实验 147

4.6语音识别技术 153

4.6.1语音识别原理和识别系统的组成 157

4.6.2语音识别 160

4.6.3动态时间规整 162

4.6.4孤立字（词）识别系统 164

4.6.5连续语音识别系统 168

4.6.6连续语音识别系统的性能评测 171

4.6.7综合评估连续语音识别系统时需要考虑的其他因素 174

4.7关键词检索 174

4.7.1关键词识别及其与连续语音识别的关系 175

4.7.2关键词识别原理 176

4.7.3关键词识别的基本问题 177

4.7.4关键词识别系统的主要技术难点 178

4.7.5系统实现 178

4.8情感信息处理 181

4.8.1情感的分类 182

4.8.2情感特征分析 182

4.8.3语音情感识别方法 187

4.8.4情感语音的合成 189

4.8.5今后的研究方向 190

4.9舱音信息的典型分析方法 191

4.9.1飞行事件的窗口傅里叶变换分析 191

4.9.2背景声信息的时频分析 193

4.9.3噪声信息的时频分析 196

4.9.4飞机开关声的三尺度小波分析 198

4.9.5话语声和开关声小波分析 200

4.9.6飞机非平稳抖杆背景声分析 204

4.9.7超速音频警告背景声分析 206

第5章 基于舱音信息和飞行数据融合的故障诊断与预测技术 210

5.1引言 210

5.2基于动态主元分析法的特征级融合 210

5.2.1主元分析法原理 211

5.2.2动态主元分析法 212

5.2.3基于动态主元分析法的故障诊断算法 213

5.3基于改进证据理论的决策级融合 214

5.3.1证据理论概念及性质 214

5.3.2基于改进证据理论的故障诊断算法 215

5.4故障预测 219

5.5基于相关性分析的特征量选择 219

5.6基于量子神经网络的概率预测器 220

5.6.1量子神经网络概述 221

5.6.2量子神经网络拓扑结构设计 222

5.6.3训练算法设计 222

5.7基于演化趋势分析的预测结果修正 223

5.7.1演化趋势分析 223

5.7.2演化要素的计算 224

5.7.3预测结果的修正 225

5.8基于获益原则的多形态加权融合 225

5.8.1获益计算 225

5.8.2权重训练算法 226

第6章 舱音信息在飞行事故调查中的应用 227

6.1飞行事故 227

6.1.1基本概念 227

6.1.2飞行事故发生机理分析 228

6.2飞行事故调查 229

6.2.1飞行事故调查的原则及流程 229

6.2.2支撑飞行事故调查分析的证据源 230

6.2.3机载证据信息分析 233

6.2.4飞行事故调查辅助分析系统 238

6.3事故后舱音信息的处理 242

6.3.1事故后舱音记录器的处理 242

6.3.2舱音信息处理及分析 244

6.4舱音信息用于飞行事故调查实例分析 248

6.4.1 1994年空中解体事故调查与分析 248

6.4.2 1983年飞机断电事故调查与分析 249

6.4.3 2000年武汉运七“6·22”飞行事故调查与分析 250

6.5舱音信息应用展望 255

附录 部分缩略词 256

参考文献 259