声音信号特征识别论文答辩

声音信号特征识别论文答辩

1、论文中的核心概念是什么？用你自己的话高度概括。2、你选题的缘由是什么？研究具有何种现实指导意义？3、论文中的核心概念怎样在你的文中体现？4、从反面的角度去思考：如果不按照你说的那样去做，结果又会怎样？5、论文的理论基础与主体框架存在何种关联？最主要的理论基础是什么？

1、自己为什么选择这个课题？2、研究这个课题的意义和目的是什么？3、全文的基本框架、基本结构是如何安排的？4、全文的各部分之间逻辑关系如何？5、在研究本课题的过程中，发现了那些不同见解？对这些不同的意见，自己是怎样逐步认识的？又是如何处理的？6、论文虽未论及，但与其较密切相关的问题还有哪些？7、还有哪些问题自己还没有搞清楚，在论文中论述得不够透彻？8、写作论文时立论的主要依据是什么？对以上问题应仔细想一想，必要时要用笔记整理出来，写成发言提纲，在答辩时用。这样才能做到有备无患，临阵不慌。这样我想到时候就能从容应对老师的问题了，因为自己写的论文自己最清楚！

1.问题由来2.调查数据如何收集，可靠性3.差异成因及分析的可靠性4.结论是啥5.存在的问题

频率是指信号每秒钟变化的次数。人对声音频率的感觉表现为音调的高低，在音乐中称为音高。音调正是由频率ω所决定的。音乐中音阶的划分是在频率的对数坐标（20×log）上取等分而得的：频率（对数） 频带宽度或称为带宽，它是描述组成复合信号的频率范围。

语音情感特征提取与识别学位论文

语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务，对任何事都能够通过语音交互的方式。 我整理了浅谈语音识别技术论文，欢迎阅读!

语音识别技术概述

作者：刘钰 马艳丽 董蓓蓓

摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的 发展 前景和应用。

关键词：语音识别;特征提取;模式匹配;模型训练

Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part.

Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training

一、语音识别技术的理论基础

语音识别技术：是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生 理学 、心理学、语言学、 计算 机 科学 以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解)，其最终目标是实现人与机器进行 自然 语言通信。

不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。

(一) 语音识别单元的选取

选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。

单词(句)单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。

音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而 英语 是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。

音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母(包括零声母有22个)和韵母(共有28个)构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。

(二) 特征参数提取技术

语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢?特征提取就是完成这项工作，它对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。

线性预测(LP)分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。

Mel参数和基于感知线性预测(PLP)分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。

也有研究者尝试把小波分析技术应用于特征提取，但目前性能难以与上述技术相比，有待进一步研究。

(三)模式匹配及模型训练技术

模型训练是指按照一定的准则，从大量已知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数，而模式匹配则是根据一定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。

语音识别所应用的模式匹配和模型训练技术主要有动态时间归正技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经元 网络 (ANN)。

DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术，它应用动态规划方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。但因其不适合连续语音大词汇量语音识别系统，目前已被HMM模型和ANN替代。

HMM模型是语音信号时变特征的有参表示法。它由相互关联的两个随机过程共同描述信号的统计特性，其中一个是隐蔽的(不可观测的)具有有限状态的Markor链，另一个是与Markor链的每一状态相关联的观察矢量的随机过程(可观测的)。隐蔽Markor链的特征要靠可观测到的信号特征揭示。这样，语音等时变信号某一段的特征就由对应状态观察符号的随机过程描述，而信号随时间的变化由隐蔽Markor链的转移概率描述。模型参数包括HMM拓扑结构、状态转移概率及描述观察符号统计特性的一组随机函数。按照随机函数的特点，HMM模型可分为离散隐马尔可夫模型(采用离散概率密度函数，简称DHMM)和连续隐马尔可夫模型(采用连续概率密度函数，简称CHMM)以及半连续隐马尔可夫模型(SCHMM，集DHMM和CHMM特点)。一般来讲，在训练数据足够的，CHMM优于DHMM和SCHMM。HMM模型的训练和识别都已研究出有效的算法，并不断被完善，以增强HMM模型的鲁棒性。

人工神经元 网络 在语音识别中的 应用是现在研究的又一 热点。ANN本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经元活动的原理，具有自学、联想、对比、推理和概括能力。这些能力是HMM模型不具备的，但ANN又不个有HMM模型的动态时间归正性能。因此，现在已有人研究如何把二者的优点有机结合起来，从而提高整个模型的鲁棒性。

二、语音识别的困难与对策

目前，语音识别方面的困难主要表现在：

(一)语音识别系统的适应性差，主要体现在对环境依赖性强，即在某种环境下采集到的语音训练系统只能在这种环境下应用，否则系统性能将急剧下降;另外一个问题是对用户的错误输入不能正确响应，使用不方便。

(二)高噪声环境下语音识别进展困难，因为此时人的发音变化很大，像声音变高，语速变慢，音调及共振峰变化等等，这就是所谓Lombard效应，必须寻找新的信号分析处理方法。

(三)语言学、生 理学 、心理学方面的研究成果已有不少，但如何把这些知识量化、建模并用于语音识别，还需研究。而语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中是非常重要的。

(四)我们对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控制机理等分面的认识还很不清楚;其次，把这方面的现有成果用于语音识别，还有一个艰难的过程。

(五)语音识别系统从实验室演示系统到商品的转化过程中还有许多具体问题需要解决，识别速度、拒识问题以及关键词(句)检测技术等等技术细节要解决。

三、语音识别技术的前景和应用

语音识别技术 发展 到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方 经济 发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、 旅游 、银行信息，并且取得很好的结果。

语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。

参考 文献 ：

[1]科大讯飞语音识别技术专栏. 语音识别产业的新发展. 企业 专栏.通讯世界,:(总l12期)

[2]任天平,门茂深.语音识别技术应用的进展.科技广场.河南科技,

[3]俞铁城.科大讯飞语音识别技术专栏.语音识别的发展现状.企业专栏.通讯世界, (总122期)

[4]陈尚勤等.近代语音识别.西安: 电子 科技大学出版社,1991

[5]王炳锡等.实用语音识别基础.Practical Fundamentals of Speech Recognition.北京:国防 工业 出版社,2005

[6](美)L.罗宾纳.语音识别基本原理.北京:清华大学出版社,1999

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应该是用n个滤波器滤波之后，计算出来的梅尔频谱倒谱系数全部画在一个图中了，12阶就是提取的前12个MFCC参数

Fbank是需要语音特征参数提取方法之一，因其独特的基于倒谱的提取方式，更加的符合人类的听觉原理，因而也是最为普遍、最有效的语音特征提取算法。基于滤波器组的特征 Fbank(Filter bank)， Fbank 特征提取方法就是相当 于 MFCC 去掉最后一步的离散余弦变换（有损变换），跟 MFCC 特征， Fbank 特征保留了更多的原始语音数据。MFCC语音特征的提取过程，如下图： 需要对语音信号进行预加重、分帧、加窗等等处理，而这些处理的方式均是为了能够最大化语音信号的某些信息，以达到最好特征参数的提取。 语音读取及可视化： 结果： 预加重其实就是将语音信号通过一个高通滤波器，来增强语音信号中的高频部分，并保持在低频到高频的整个频段中，能够使用同样的信噪比求频谱。在本实验中，选取的高通滤波器传递函数为：                                                   预加重系数  a= 式中a的值介于之间，我们通常取。同时，预加重也是为了消除发生过程中声带和嘴唇的效应，来补偿语音信号受到发音系统所抑制的高频部分，也为了突出高频的共振峰。 结果： 分帧是指在跟定的音频样本文件中，按照某一个固定的时间长度分割，分割后的每一片样本，称之为一帧，这里需要区分时域波形中的帧，分割后的一帧是分析提取Fbank的样本，而时域波形中的帧是时域尺度上对音频的采样而取到的样本。 分帧是先将N个采样点集合成一个观测单位，也就是分割后的帧。通常情况下N的取值为512或256，涵盖的时间约为20-30ms。也可以根据特定的需要进行N值和窗口间隔的调整。为了避免相邻两帧的变化过大，会让两相邻帧之间有一段重叠区域，此重叠区域包含了M个取样点，一般M的值约为N的1/2或1/3。 语音识别中所采用的信号采样频率一般为8kHz或16kHz。以8kHz来说，若帧长度为256个采样点，则对应的时间长度是256/8000×1000=32ms。本次实验中所使用的采样率(Frames Per Second)16kHz，窗长25ms（400个采样点），窗间隔为10ms（160个采样点）。 结果： 在对音频进行分帧之后，需要对每一帧进行加窗，以增加帧左端和右端的连续性，减少频谱泄漏。在提取Fbank的时候，比较常用的窗口函数为Hamming窗。 假设分帧后的信号为 S(n),n=0,1,2…,N-1，其中N为帧的大小，那么进行加窗的处理则为：W(n)的形式如下： 不同的a值会产生不同的汉明窗，一般情况下a取值。进行值替换后，W(n)则为：                                    对应的汉明窗时域波形类似下图： 结果： 由于信号在时域上的变换通常很难看出信号的特性，所有通常将它转换为频域上的能量分布来观察，不同的能量分布，代表不同语音的特性。所以在进行了加窗处理后，还需要再经过离散傅里叶变换以得到频谱上的能量分布。对分帧加窗后的各帧信号进行快速傅里叶变换得到各帧的频谱。并对语音信号的频谱取模平方得到语音信号的功率谱。设语音信号的DFT为：                                 能量的分布为：                                                                 下图是有频谱到功率谱的转换结果示意图： 结果： Fbank考虑到了人类的听觉特征，先将线性频谱映射到基于听觉感知的Mel非线性频谱中，然后转换到倒谱上。 在Mel频域内，人对音调的感知度为线性关系。举例来说，如果两段语音的Mel频率相差两倍，则人耳听起来两者的音调也相差两倍。Mel滤波器的本质其实是一个尺度规则，通常是将能量通过一组Mel尺度的三角形滤波器组，如定义有M个滤波器的滤波器组，采用的滤波器为三角滤波器，中心频率为 f(m),m=1,2…M，M通常取22-26。f(m)之间的间隔随着m值的减小而缩小，随着m值的增大而增宽，如图所示： 从频率到Mel频率的转换公式为： 其中 f 为语音信号的频率，单位赫兹（Hz）。 假如有10个Mel滤波器（在实际应用中通常一组Mel滤波器组有26个滤波器。），首先要选择一个最高频率和最低频率，通常最高频率为8000Hz，最低频率为300Hz。使用从频率转换为Mel频率的公式将300Hz转换为，8000Hz转换为，由于有10个滤波器，每个滤波器针对两个频率的样点，样点之间会进行重叠处理，因此需要12个点，意味着需要在和之间再线性间隔出10个附加点，如：现在使用从Mel频率转换为频率的公式将它们转换回赫兹：将频率映射到最接近的DFT频率： 于是，我们得到了一个由10个Mel滤波器构成的Mel滤波器组。

MFCC是一种语音特征提取技术，它产生与20世纪80年代。MFCC为了从人发出的音频中去除噪音和情感的影响，提取特征值便于我们进行进一步的分析。人的发声由很多部位共同影响的结果，如嘴形、牙齿等因素，这种形状可以决定声音的输出。如果我们可以精确的确定形状，那么我们就可以对发出的因素进行科学的表示。这篇文章将带你走进MFCC技术，解释它为什么能够很好的用于语音识别领域以及如何实现它。首先我们来确定一下如何进行MFCC的步骤：-----1.将音频分解为帧；-----2.对于每一帧，计算周期功率谱；-----3.将mel滤波器应用到功率谱中，计算每个滤波器的能量和；-----4.计算能量的对数值；-----5.对每个对数能量进行离散余弦变换（DCT）；-----6.保留DCT的2-13个系数，其余系数舍去；现在我们来探讨一下每一步的细节以及为什么要这么做。一个音频信号通常是不断变化的，为了简化，我们通常假设一个较短时间内音频信号不会有较大的变化（我们指统计上），所以我们把每一帧划分成20-40ms为宜，若该时间太短，则没有足够的信号来进行功率估计；方之，若太长，则每一帧信号变化太多。下一步是计算每一帧的周期功率谱，这个源自人的耳锅，它随声音的大小而发生不同频率的振动。通过耳锅的不同位置上的振动，不同的神经元将会通知大脑现在听到的音频频率。我们的周期图同样为我们做出这种工作，确定帧中存在哪些频率。周期图同样存在一些ASR（Automatic Speech Recognition）不需要的信息。实际上耳锅无法辨别两个空间上相近的频率。当频率变大时，这种影响更明显。因此，我们采取周期图块，并且将它们进行累加来得知在不同频率区域的能量是多少。这个是有我们的mel滤波器完成的，第一个滤波器非常狭窄，可以告诉我们频率为0Hz附近的能量是多少，当频率渐渐变高时，我们的滤波器也会越来越宽，我们只关心每一个点能量是多少。mel级别告诉我们如何去划分滤波器以及滤波器的宽度如何选择。一旦我们有了滤波器的能量，我们对它取对数，这也是受人类听力启发的；通常我们无法听出线性级别的音量，通常若声音扩大两倍，我们需要放入8倍的能量进去。这就意味着能量上有较大的变化并不代表声音大小变化很大，为什么这里我们使用对数而不是取平方根，那是因为我们可以使用cepstral mean subtraction，它是一个频道归一化的技巧。最后一步是计算对数能量的DCT，关于这个有两点原因：因为我们的滤波器通常都有交叠，因此滤波器能量彼此相关；DCT对能量进行去相关，意味着协方差的对角矩阵可以用来对HMM分类器进行建模。但是注意，DCT中26个系数只有12个被保留下来，这是因为DCT的高阶系数代表滤波器能量的快速变化，事实证明这些快速变化影响ASR的表现，所以我们去除高阶系数。什么是mel scale(梅尔规模)?mel scale将感知频率与音频的实际频率相联系起来，人们更容易区分低频中的微小频率变化，而对高频中的微小频率变化则难以区分。使用mel scale可以帮助更加模拟人的听觉。从频率到mel scale的计算公式为反过来，从mel scale回到频率的公式为实现步骤：我们从一段语音信号开始，假设该信号的采样频率为16KHz。1.将信号以20-40ms为一帧进行划分，25ms较为标准。这意味着对于一个16KHz的信号，共有*16000=400个样本。帧的间隔通常为10ms，即160个样本，即第一帧400个样本从样本0开始，第二帧400个样本从样本160开始，帧之间具有交叠部分，直到达到语音文件结尾为止。如果语音文件不能划分成偶数个帧，用0填满它。下一步是进行对每个单一帧进行提取12个MFCC系数，我们约定为我们的时域信号，为第i帧的时域型号，n的取值为1-400，但我们计算复数离散傅立叶变换，我们得到，i表示第i帧，是第i帧的功率谱。2.为了计算每一帧的DFT，执行下面的运算：其中，h(n)为样本分析的汉明窗，K是DFT的长度。接下来每一帧的功率谱估计即这就是功率谱的周期图估计，我们将会进行512个点的FFT，只保留开始的257个系数。3.计算梅尔间距滤波器。这里一般有20-40（26最好）个三角形滤波器，应用到第2步的功率谱上面，我们的滤波器有26个向量组成，每个向量元素个数为257，每个向量大部分为0，但是有一部分频率的值非零。为了计算滤波器的能量，我们把每一个滤波器与功率谱进行相乘，然后系数相加，最后这就给了我们26个数值，它们代表每一个滤波器上面的能量。下图说明了这些细节：4.分别计算第3步中26个能量的对数值。5.对26个对数能量进行DCT，得到26个系数，我们只取前12个。这样，我们对于每一帧得到的12个数称为Mel Frequency Cepstral Coefficients，即梅尔频率倒谱系数。关于计算梅尔间距滤波器的细节部分：这一部分为了方便讲解我们使用10个滤波器，实际中应该使用26-40个滤波器。我们首先要选择频率上下限，一般取300Hz为最小频率，8000Hz为最大频率。当然如果语音的采样频率为8000Hz，那么我们的最大频率修改为4000Hz。然后进行如下步骤：1.使用方程1，将频率转化为梅尔频率，即300Hz变为，8000Hz变为。2.对于这个例子，我们需要10个滤波器，因此需要找到12个点。意味着我们要在梅尔最大最小频率之间再插10个等间隔频率，即m(i) = , , , , , , , , , , .我们使用方程2将梅尔频率还原成频率h(i) = 300, , , , , , , , , , , 80004.由于我们不知道每个频率应该放在FFT过后的哪个点处，所以我们需要对这些频率进行转为相应的FFT过后的点， f(i) = floor((nfft+1)*h(i)/samplerate)然后我们计算出结果 f(i) = 9, 16, 25, 35, 47, 63, 81, 104, 132, 165, 206, 256注意这里我们之前说了采样频率为16KHz，然后nfft=512。5.现在我们可以来建立滤波器了，第一个滤波器应该从第一个点开始，在第二个点处到达峰值，在第三个点处为0......同理可得其他，公式如下所示：最后，10个滤波器的图像如下所示：（工作时，频率从300Hz开始）最后一点:Deltas and Delta-Deltas又名差和加速系数，MFCC特征系数仅仅概括单一帧的功率谱，但是语音信号似乎是动态的，例如MFCC特征系数随时间变化的轨迹如何，实践表明，计算MFCC后，再加上一些原始的特征向量能够提高ASR的表现。（如果我们有12个MFCC，又有12个delta系数，这样一共得到24个系数）计算delta系数的公式如下：其中是一个delta系数，由和计算而来，N的典型值一般取2，差和加速系数计算方法类似，不过它们的是对delta来求的，而不是c。

语音识别论文答辩

英语口语一直是中国人学英语的一大难关，通常都是会看会写会读但不会说、不敢说。

所以，提升口语成了每个英语学习者的必要课程。

那么如何提升英语口语呢？

1.了解口语的发音技巧

中国式英语最大的弊端是力求把每个单词的发音都读出来、语调平缓。语气硬邦邦的，听起来特别别扭。

其实，英语口语分连读、失爆、弱读等，而且还存在英美发音的区分。掌握了这些发音技巧，口语想不提升都难。

简单介绍下三种发音技巧：

连读：辅音元音连读（如Not at all）、元音元音连读（如Go away）、辅音辅音连读（如About you…）。

失爆：两个爆破音重叠时，前一个单词末尾的爆破音不发（如sit down中“t”不发音）。

弱读：英语中需要弱读虚词、重读实词来体现节奏感（I'm just so angry中的“angry”需重读，其它弱读）。

2.多听

了解了口语的发音技巧后，听英语音频就会变得轻松些。

这时，可以先看一些简单的英语视频、然后是电影、电视剧，一步步递进，学习里面人物的说话技巧和语调。至于是观看中英文版的还是全英文版的，可以根据自己的情况而定。

3.无字幕跟读

光听不练假把式。要想脱口而出，说的一口纯正的口语，就得多练。无字幕跟读无疑是个极好的方法。它可以让你更专注地去听地道口语，然后去模仿他们的发音，自己复述一遍后寻找自己的不足，然后纠正。而且还可以提高英语听力。

跟读次数达到一定程度后，口语将不再是你学习英语的难关，也不再害怕在人前讲英语了。4.实战演练

方法有了，也一步步学习了，接下来就是去勾搭老外了。

通过与老外的日常沟通，去锻炼自己的勇气，并纠正平时自己无法发现的发音问题。

英语口语其实没有想象中的那么难，只要方法得当，坚持练习，流利的英语自然而然就脱口而出了！

专业学习之口语篇当谈到口语这个话题时，很多人往往会问“口语应该怎么练呢？”这个问题非常有代表性，在回答之前，我们不妨先思考另一个问题，口语真的是靠练出来的吗？事实可能并不是如此，你口语不好的真正原因并不是练得太少，而是读得太少听得太少了。语言是一个输入到输出的过程，听力和阅读属于输入，而口语和写作则属于输出。如果没有大量的听力和阅读输入，你的口语将是无源之水，根本得不到有效提升。英语口语与中文的出口成章其实有异曲同工之妙，在现实生活中，那些能言善辩的人往往写作功底都不差。所以说口语的输出，第一步是单词的积累与背诵，详见我上篇，第二步单词成句，句子成文。活学活用，灵机应变。1、会话材料的复述要想培养口语能力，在没有足够的环境下，只能先多用背诵的办法。背课文，背对话，背得滚瓜烂熟。但不能停留在背诵上，而要逐渐转为“说”，即在背诵的基础上有所发展，逐渐由少而多地加入一些自己的话。内容和语言都可以有所变化，从“照本宣科”发展到灵活运用。这样，就可以将课文或会话材料从书本和磁带上的“死”的东西，逐步转化为自己的“活”的语言。这是一个语言的再转化过程，what have you studied是个很重要的环节。同样也是培养你英语思维的的一个训练，刚开始的时候可能不习惯，不着急慢慢来一点点说，不积跬步无以至千里。2、如果可以，尽量与老外交流虽然环境所限，但是个人感觉如果真心想还是没有问题的。把握住每一个机会，重点是与老外交流中，你要做的是什么？1>锻炼自己英语对话的勇气。2>让他纠正你英语口语中的问题！第二点非常重要，说实话只要你不是说的太离谱，基本对方都能听得懂。但是听得懂和你说的对是两码事。尤其是在例如打字聊天中，你一定要跟他说明：If I have made some mistakes in the grammar, please help me correct it.包括我业余时候也会写歌，写完后会给外国朋友翻阅和审核，避免出现一些文化差异的说法错误。3、多参与相关的口语活动英语角之类的就不用说了，口语活动其实很多比如英语演讲大赛、英语歌唱比赛、英语辩论赛等。个人在参加“希望之星”英语大赛中，提前也是背诵了相当多的演讲材料，以便在即兴问答和辩论环节可以旁征博引。即兴问答：复赛是就你的演讲提问，这个类似论文答辩其实很简单。决赛是你任意抽取一个数字，它所代表的问题进行发表见解。比如1号题问你对于吸烟的看法，2号题问你城市与乡村哪个更好，3号题问你中学生应该不应该穿校服....给你一分钟的思考，进行演讲回答。别说英文了，就算是中文，即兴演讲也不是人人都能出口成章。这时候就需要你平时的积累了，多阅读！多背诵！我是每种类型基本都提前准备好：环保类、家庭类、励志类......每种都背诵，便于考察某点的时候可以随机应变。比如问到我的是“你想居住在世界上的哪个城市？”，这不简单嘛，你背了美国纽约的就去住纽约，你背了日本东京的就去住东京咯....哈哈这种比赛其实很多啦，无论是市面上还是学校，重在参与。至于英文歌，那就更简单了。天天喜欢唱K的你怎能放过唱英文歌的机会？复杂绕口的说唱即使你觉得有难度，简单的类似《Far away from home》 《She》《The day you went away》还是绰绰有余的。而且早年的SHE组合的很多歌都是翻版英文歌的，大家不妨可以找来一听和学习。4、纠正中式思维，培养地道说法口语的输出有很多方法，不需要仅仅局限于聊天对话，当然那是最基本的。但是说到底，对话其实并不难，而且多以短句。它不是类似写学术论文那样用各种从句修饰那么多的繁文缛节，口语的对话更多是讲究的是“地道”，很多出现的中式英语即使语法正确，但是老外听得也是云里雾里。常见错误有：我想我不行。False: I think I can’: I don’t think I can.这一组是个习惯问题，在语法上称为否定前置，这就是汉语里面说“我想我不会”的时候，英语里面总是说“我不认为我会”。现在几点钟了？False: What time is it now?True: What time is it, please?What time is it now这是一个直接从汉语翻译过的句子，讲英语的时候没有必要说now，因为您不可能问what time was it yesterday或者what time is it tommorow。所以符合英语习惯的说法是：请问现在几点了?还有一种说法是：how are we doing for time这句话在有时间限制的时候特别合适5、如何说得地道专业？可以进行相关的影音学习多听广播多看美剧之类的也有一定道理，偶尔我也会追一些好看的美剧例如《斯巴达斯卡》等。如果觉得影片的难度过大，可以从动画片开始，好吧我又开始扯我心心念念的《名侦探柯南》了........《名侦探柯南》英语版、意大利语版都有的，登陆外国的网站可进行观看。退一万步，你可以找相关国家留学的朋友给你寄过来，各国的动漫影像店都有卖的。至于广播，很多大神之前也已经分享很多网站与各种类似VOA BBC等，我就不重复了。这种推荐的网站的基本大差不差，听哪种都行，那么我就简单说下听力中遇到的问题：“我真的认真听了，但是我为啥就听不懂呢？”其实说到底还是一个习惯问题，三天打鱼两天晒网即使把你放在美国也没任何效果。认真听却听不懂，有两种可能：1.训练时间过短，比如你在上海待一年可能听不懂上海话，待了四年听力肯定大幅增长；2.你的语音识别有问题，如果坚持了很久却依然不见起色，可以检查下自己的发音是否有误，如果你一直把“尴尬”念成“监介”，那理所当然会造成听力的误导，建议可以从最基础的单词发音开始练习。“为什么我一直听广播看美剧，英语还是不行呢？”在本文中，我是一直把看美剧等放在“如何地道地说英语”这一范畴内，它能够辅佐你英语口语的专业化，但是并不是作为学习口语的最系统的方法。我认为对于刚开始练听力的人，应该踏踏实实从正儿八经的文本开始。比如相关的听力习题训练等。至于听力材料，我没有什么推荐的，市面上其实都差不多。总体来说，影音只做提升，但并不是最佳法门。口语其实是个输出的过程，也类似最终化的应用方面。个人感觉材料的选择其实并不是关键，一些大众认同的即可，不要把时间浪费在琳琅满目的纠结上。选定好一个材料，只要是native speaker说的东西，开始练吧。时间很宝贵。Hard work counts，制定好目标，建立好相应的计划，分解为每天的训练。日积月累，相信你也定能说出一口流利的英语！

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信号特征提取毕业论文

实际采集信号的过程中，由于数据采集环境和完成数据采集任务的仪器仪表自身的原因不可避免的存在其他信号的干扰和噪声，噪声的存在对于数据采集和信号测量之后的科研和生产工作会造成不利的影响，这些噪声信号将掩盖我们所需要的有用信号，因此在对信号进行处理之前必须对实际采集的信号处理，以便消除噪声信号，有效地表现原始信号中的有用信息。消噪的效果将直接影响到后续的基于信号的分析、诊断、识别等方面的工作进行，为了提高技术指标，提取出准确的信号，去除干扰信号与随机噪声信号是非常重要的。小波变换具有低熵性、多分辨率、去相关性和选基灵活的特点，使其成为特征提取和低通滤波功能的综合，相当于对信号同时进行低通和高通滤波，其低频系数主要反映信号的信息，而高频系数主要反映噪声和信号细节的信息，在信号处理中有相当大的优势，尤其是在对非平稳信号的处理中有着傅立叶变换不可比拟的优势。 本文主要开展了如下几方面的研究内容： 1. 比较了利用小波变换去噪与传统滤波去噪的优缺点，对于小波变换来说，它在时域和频域都具有局部性，同时还具有多分辨率特性，适合于分析同时具有低频和高频的信号。并且根据信号与噪声变换后小波系数随尺度变化的不同，本文提出了基于小波变换的去噪方法。 2. 在许多实际应用场合，信号是非平稳的，其统计量（如相关函数、功率谱等）是时变函数，只了解信号在时域或频域的全局特性是远远不够的，最希望得到的是信号频谱随时间的变化情况。为此，需要使用时间和频率的联合函数表示信号，这种表示称为信号的时频分布。本文主要介绍了短时傅立叶变换、Gabor变换和小波变换。 3. 介绍了小波去噪理论，对其相关参数作了分析，并依据相关函数，在遵循小波基选取的一般原则基础上，对五种小波基函数进行了比较，以相关系数作为判断信号处理效果好坏的依据，分别对五种常用小波基函数选取不同参数后分解、重构信号与原始信号进行了比较，通过比较相关系数的大小选定了适合该信号的最佳小波基函数。得出：针对脉冲信号，基于Daubechies小波，采用离散二进制小波变换效果比较好。 4. 由于脉冲信号概率密度的稀疏性，现有的小波阈值降噪效果不明显。本文将脉冲信号的概率密度与稀疏分布的概率密度函数作一比较，提出了最大似然估计阈值去噪：首先，对已知原始信号的噪声spect to a Borel probability measure /& any r~ c N+ and any e > O, one can find a mesuch t关函数hatasurable set R ( a so called (r; of A TER。 。TERremainder,e) Rohlin set) , for ] 0, 1, ..., r; 1, the sets T JR are pairwise disjoint and exhaust X with exception se信号进行去噪，利用相，和原有的软硬阈值去噪进行比较；其次，针对无原始信号的噪声信号，对阈值公式中的几个参数作了估计后，再进行去噪，和原有的效果进行比较。研究表明：针对脉冲回波信号，利用小波变换采用最大似然估计阈值的方法去噪的效果优于传统的小波消噪。因此，对于发射的脉冲信号来说，该方法为提取有用信号提供一定的应用价值。

生物医学信号处理方法论文

生物医学信号处理是指据生物医学信号特点，应用信息科学的基本理论和方法，研究如何从扰和噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学信号中所携带的信息，并对它们进步分析、解释和分类。以下是我精心准备的生物医学信号处理方法论文，大家可以参考以下内容哦！

摘 要： 生物医学信号是人体生命信息的集中体现，深入进行生物医学信号检测与处理的理论与方法的研究对于认识生命运动的规律、探索疾病预防与治疗的新方法都具有重要的意义。

关键词： 生物医学信号 信号检测 信号处理

1 概述

1。1 生物医学信号及其特点

生物医学信号是一种由复杂的生命体发出的不稳定的自然信号，属于强噪声背景下的低频微弱信号，信号本身特征、检测方式和处理技术，都不同于一般的信号。生物医学信号可以为源于一个生物系统的一类信号，这些信号通常含有与生物系统生理和结构状态相关的信息。生物医学信号种类繁多，其主要特点是：信号弱、随机性大、噪声背景比较强、频率范围一般较低，还有信号的统计特性随时间而变，而且还是非先验性的。

1。2 生物医学信号分类

按性质生物信号可分为生物电信号（Bioelectric Signals），如脑电、心电、肌电、胃电、视网膜电等;生物磁信号（Biomagnetic Signals），如心磁场、脑磁场、神经磁场;生物化学信号（Biochemical Signals），如血液的pH值、血气、呼吸气体等;生物力学信号（Biomechanical Signals），如血压、气血和消化道内压和心肌张力等;生物声学信号（Bioacoustic Signal），如心音、脉搏、心冲击等。

按来源生物医学信号可大致分为两类：（1）由生理过程自发产生的主动信号，例如心电（ECG）、脑电（EEG）、肌电（EMG）、眼电（EOG）、胃电（EGG）等电生理信号和体温、血压、脉博、呼吸等非电生信号;（2）外界施加于人体、把人体作为通道、用以进行探查的被动信号，如超声波、同位素、X射线等。

2 生物医学信号的检测及方法

生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质和成分等信息进行检测和量化的技术，涉及到人机接口技术、低噪声和抗干扰技术、信号拾取、分析与处理技术等工程领域，也依赖于生命科学研究的进展。信号检测一般需要通过以下步骤（见图1）。

①生物医学信号通过电极拾取或通过传感器转换成电信号;②放大器及预处理器进行信号放大和预处理;③经A/D转换器进行采样，将模拟信号转变为数字信号;④输入计算机;⑤通过各种数字信号处理算法进行信号分析处理，得到有意义的结果。

生物医学信号检测技术包括：（1）无创检测、微创检测、有创检测;（2）在体检测、离体检测;（3）直接检测、间接检测;（4）非接触检测、体表检测、体内检测;（5）生物电检测、生物非电量检测;（6）形态检测、功能检测;（7）处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测;（8）透射法检测、反射法检测;（9）一维信号检测、多维信号检测;（10）遥感法检测、多维信号检测;（11）一次量检测、二次量分析检测;（12）分子级检测、细胞级检测、系统级检测。

3 生物医学信号的处理方法

生物医学信号处理是研究从扰和噪声淹没的信号中提取有用的生物医学信息的特征并作模式分类的方法。生物医学信号处理的目的是要区分正常信号与异常信号，在此基础上诊断疾病的存在。近年来随着计算机信息技术的飞速发展，对生物医学信号的处理广泛地采用了数字信号分析处理方法：如对信号时域分析的相干平均算法;对信号频域分析的快速傅立叶变换算法和各种数字滤波算法;对平稳随机信号分析的功率谱估计算法和参数模型方法;对非平稳随机信号分析的短时傅立叶变换、时频分布（维格纳分布）、小波变换、时变参数模型和自适应处理等算法;对信号的非线性处理方法如混沌与分形、人工神经网络算法等。下面介绍几种主要的处理方法。

3。1 频域分析法

信号的频域分析是采用傅立叶变换将时域信号x（t）变换为频域信号X（f），从而将时间变量转变成频率变量，帮助人们了解信号随频率的变化所表现出的特性。信号频谱X（f）描述了信号的频率结构以及在不同频率处分量成分的大小，直观地提供了从时域信号波形不易观察得到频率域信息。频域分析的'一个典型应用即是对信号进行傅立叶变换，研究信号所包含的各种频率成分，从而揭示信号的频谱、带宽，并用以指导最优滤波器的设计。

3。2 相干平均分析法

生物医学信号常被淹没在较强的噪声中，且具有很大的随机性，因此对这类信号的高效稳健提取比较困难。最常用的常规提取方法是相干平均法。相干平均（Coherent Average）主要应用于能多次重复出现的信号的提取。如果待检测的医学信号与噪声重叠在一起，信号如果可以重复出现，而噪声是随机信号，可用叠加法提高信噪比，从而提取有用的信号。这种方法不但用在诱发脑电的提取，也用在近年来发展的心电微电势（希氏束电、心室晚电位等）的提取中。

3。3 小波变换分析法

小波分析是传统傅里叶变换的继承和发展，是20世纪80年代末发展起来的一种新型的信号分析工具。目前，小波的研究受到广泛的关注，特别是在信号处理、图像处理、语音分析、模式识别、量子物理及众多非线性科学等应用领域，被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。小波分析有许多特性：多分辨率特性，保证非常好的刻画信号的非平稳特征，如间断、尖峰、阶跃等;消失矩特性，保证了小波系数的稀疏性;紧支撑特性，保证了其良好的时频局部定位特性;对称性，保证了其相位的无损;去相关特性，保证了小波系数的弱相关性和噪声小波系数的白化性;正交性，保证了变换域的能量守恒性;所有上述特性使小波分析成为解决实际问题的一个有效的工具。小波变换在心电、脑电、脉搏波等信号的噪声去除、特征提取和自动分析识别中也已经取得了许多重要的研究成果。

3。4 人工神经网络

人工神经网络是一种模仿生物神经元结构和神经信息传递机理的信号处理方法。目前学者们提出的神经网络模型种类繁多。概括起来，其共性是由大量的简单基本单元（神经元）相互广泛联接构成的自适应非线性动态系统。其特点是：（1）并行计算，因此处理速度快;（2）分布式存贮，因此容错能力较好;（3）自适应学习（有监督的或无监督的自组织学习）。

参考文献

[1] 邢国泉，徐洪波。生物医学信号研究概况。咸宁学院学报（医学版），2006，20：459～460。

[2] 杨福生。论生物医学信号处理研究的学科发展战略。国外医学生物医学工程分册，1992，4（15）：203～212。

数据通信作为当今最具潜力的电信新业务，在近几年得到了快速的发展，呈现了旺盛的生命力和巨大的市场潜力。下面是我为大家整理的数据通信 毕业 论文 范文 ，供大家参考。

《 网络数据通信隐蔽通道技术研究 》

摘要：随着科学技术的不断发展， 网络技术 也发生了日新月异的变化。 文章 通过对网络数据通信中的隐蔽通道技术的介绍，进一步就网络通信中隐蔽通道存在的技术基础和实现原理进行了探讨，并对网络通信隐蔽通道技术进行了深入的研究与分析。与此同时对隐蔽通道的检测技术进行了讨论，提出了一系列针对网络安全的防范 措施 。

关键词：网络数据通信;隐蔽通道;隐写术;网络通信协议

根据现代信息理论的分析，层与层之间的通信在多层结构系统中是必须存在的，在此过程中需要安全机制来确保通信的正确性和完整性。在经授权的多层系统的各层之间通信信道上可以建立可能的隐蔽通信信道。在远古时代的简单军事情报传输系统中就已经出现了最原始的多层结构通信系统，而现代的计算机网络也只是一个多层结构通信系统，因此，隐蔽通道会在一定程度上威胁计算机网络系统的安全。

1隐蔽通道的概述

简单来说，隐蔽通道属于通信信道，将一些不安全信息通过通信信道传输隐蔽信息，而且不容易被管理者所察觉。换句话就是借助某个通信通道来完成对另一通信通道进行掩护的目的。一旦建立隐蔽通道以后，都希望通道能够长时间有效运行，由此可见，通道技术的关键是通道隐蔽措施的质量高低。如今，多媒体和Internet技术在各行各业得到了广泛的应用，从而导致隐蔽通道对网络安全造成了较大的威胁，只要与外界保持联系，就不能从根本上清除隐蔽通道所造成的威胁。隐蔽通道按照存在环境的不同可以划分为网络隐蔽通道和主机隐蔽通道两大类。主机隐蔽通道一般是不同进程主机之间所进行的信息秘密传输，而网络隐蔽通道一般是不同主机在网络中完成信息的秘密传输。通常情况下，隐蔽通道通信工具能够在数据报文内嵌入有效的信息，然后借助载体进行传输，传输过程通过网络正常运行，不会被系统管理者发现，从而实现有效数据的秘密传输。攻击者与其控制的主机进行信息传输的主要方式就是建立网络隐蔽通道。利用隐蔽通道，通过网络攻击者将被控主机中的有效数据信息传输到另一台主机上，从而实现情报的获取。与此同时，攻击者还可以将控制命令通过隐蔽通道传输到被控主机上，使被控主机能够长期被攻击者控制。因此，对隐蔽通道的基本原理和相关技术进行研究，同时采取措施对网络隐蔽通道的检测技术进行不断的改进和完善，从而能够及时、准确地发现被控主机，并将其与外界的联系及时切断，对网络安全的提升和网络中安全隐患的消除有十分重要的意义。

2网络数据中隐蔽通道的工作原理及类型

与传统网络通信相比发现，借助隐蔽通道进行通信只是对交换数据过程中所产生的使用机制进行改变。而隐蔽通道将数据从客户端传向服务器的过程中，双方会借助已经协定好的秘密机制将传输的数据嵌入载体中，与正常通信流量没有太大区别，实现了通信的隐藏，接收到传输的数据之后对相应的数据进行提取，再从伪装后的数据中分离出秘密数据。

基于“隧道”的隐蔽通道

基于“隧道”技术的隐蔽通道是目前最为常见的隐蔽通道，也就是我们通常所说的协议隧道。理论上来说，隧道技术需要在一种协议上辅以另外一种协议，而且任何一个通信协议都可以传输其他的协议。例如SSH协议可以用来传输TCP协议，首先将服务信息写入SSH信息内，由于SSH通道已经被加密和认证，信息便可以通过SSH通道进行传输。攻击者为了防止系统管理员发现，通常采用各种协议来建立隐蔽通道。

直接隧道

通信双方直接建立的协议隧道被称为直接隧道，以ICMP协议建立隐蔽隧道为例进行详细的说明。在网络通信过程中ICMP报文是比较常用的报文形式，测试网络连通性的工具常用PING，其一般是需要发送ICMP请求报文，并接收ICMP应答报文，从而对主机是否可达进行判断。PING作为诊断工具被广泛应用于网络中。所以，通常情况下人们会选择通过ICMP回显应答报文和ICMP回显请求报文来构建隐蔽通道。通常情况下，发送端能够对ICMP报文中的序列号字段和标识符进行任意的选择，应答中这些值也应该会回显，从而使得应答端能够将请求和应答报文准确地匹配在一起，另外，还应该回显客户发送的选项数据。根据相关规范我们能够借助ICMP包中的序列号、标识符和选项数据等来秘密携带数据信息。通常情况下，对于ICMP报文来说，入侵检测或防火墙等网络设备只能够完成首步的检查，因此，使用ICMP进行隐蔽通道的建立时通常选择将需要传输的数据放到选项数据中。除此之外，还有使用IGMP，HTTP,DNS等协议来进行隐蔽通道的建立，且 方法 与ICMP类似，这类隐蔽通道具有准实时的特点，可以使客户机与服务器直接通信。

间接隧道

通信双方借助第三方中转所构建起来的协议隧道被称之为间接隧道，下面将会以SMTP协议所构建的隐蔽通道为例来对其进行分析。对于SMTP协议来说，一般要求发送者将信件上传到Mail服务器上，然后接受者才能够从服务器中获取自己所需要的信件。这样一来攻击者就会想办法将目标系统上所进行的命令写到信件中，通过Mail服务器，目标系统接收将要执行的文件，并将最终的执行结果传输到信箱中，此时攻击者可以借助收信这个环节来得到自己所需要的信息，这样就形成了隐蔽通道。在这种隐蔽通道中，目标系统和攻击者一般是借助第三方中转来紧密地衔接在一起，该间接通信在一定程度上提高了信道的时延，与直接隧道相比不再具有实时性。但由于系统目标和攻击者是通过第三方建立的联系，使得目标系统对攻击者没有任何直接的联系，不再需要知道攻击者，攻击者更具安全性。除此之外，使用FTP，LDAP，AD等协议建立隐蔽通道与SMTPA协议的做法类似，根据目标系统的基本要求和特征可以对其进行灵活的选用。

使用报文伪装技术构建隐蔽通道

通过“隧道”构建隐蔽通道具有高效的特征，但要想保证其安全性在实际过程中得到广泛的应用就需要对相关数据进行加密处理。此外，还有一种隐蔽通道的方法是使用报文伪装技术，就是将一些数据插入到协议报文的无用段内。例如可以借助TCP和IP中所含有的包头段内空间进行隐蔽通道的构建。下面以IPIdentification携带数据为例对其中所构建的隐蔽通道进行介绍，其一般需要将数据的编码放入客户IP包的Identification内，再从服务器中将数据编码取出就可以了。与之类似的做法是可以将数据放入Options、Padding等字段中。由此可见，使用报文伪装技术建立隐蔽通道虽然损失了效率，但安全性却更高了。

使用数字水印技术来构建隐蔽通道

数字水印技术对被保护的版权信息的隐藏有非常大的帮助。近年来，随着科学技术的不断进步，国内外大部分研究人员对数字水印技术进行了大量的研究，并提出了大量的解决方案。通常情况下，可以将数字水印技术划分为基于变换域的水印方案和基于时空域的水印方案两类。然而借助数字水印技术建立隐蔽通道就是将需要传送的秘密信息代替版权信息嵌入到数字水印中。在实际的操作过程中信息的载体一般为文本、静态图像、视频流、音频流等，因此，这种隐蔽通道具有很强的隐蔽性和稳健性。

基于阈下通道建立隐蔽通道

SimmonsGJ于1978年提出了阈下通道的概念，具体定位为：定义1，在认证系统、密码系统、数字签名方案等密协议中构建了阈下信道，其一般是用来传输隐藏的接收者和发送者之间的秘密信息，而且所传输的秘密信息不会被信道管理者所发现;定义2，公开的信息被当做载体，通过载体将秘密信息传输到接收者手中，即为阈下信道。就目前而言，阈下通道通常情况下是在数字签名方案中建立的。以美国数字签名标准DSA和ELGamal签名方案为例对阈下信道的建立进行简单的阐述，美国数字签名标准DSA和ELGamal签名方案都是由三元组(H(_)：r，s)组成的。首先可以对要进行传输或签名的信息 进 行相关预处理，即所谓的压缩操作或编码操作，从而提供更加便捷的使用信道。但是如果消息_较大时，函数h=H(_)能够对_信息进行摘要操作。假设h,r,s的长度均为L,其比特消息签名的实际长度为2L+[log2_]。其中大约有2-L的长度可能会被伪造、篡改或被其他信息所代替。即在2L的附件信息中既存在签名，又有一部分被当作了阈下信道使用。通过这种方式，发送者将要传输的秘密信息隐藏到签名中，并通过事先约定好的协议，接收方可以将阈下信息恢复出来，从而获得了需要的秘密信息。双方通过交换完全无害的签名信息将秘密信息进行传送，有效地避开了通信监听者的监视。

3检测技术介绍

基于特征匹配的检测技术

特征匹配检测技术是借助数据库中特征信息来实现与网络数据流的有效匹配，如果成功匹配就会发出警告。实际上，基于特征匹配的检测的所有操作是在应用层中进行的，这种检测技术攻击已知的隐蔽通道是非常有效的，但误报率较高，且无法检测加密数据，对于攻击模式的归纳和新型隐蔽通道的识别方面不能发挥作用。

基于协议异常分析的检测技术

该技术需要对网络数据流中的信息进行协议分析，一旦发现有违背协议规则的现象存在，就会有报警产生。通过对其中异常协议进行分析可以准确查找出偏离期望值或标准值的行为，因此，在对未知和已知攻击行为进行检测方面发挥着非常重要的作用。

基于行为异常分析的检测技术

该技术是针对流量模型构建的，在监控网络数据流的过程中能够对其流量进行实时监测，一旦与模型的阈值出现差别，将会发出报警。基于行为异常分析的检测技术不仅可以对事件发生的前后顺序进行确认，而且还能够对单次攻击事件进行分析。这种检测技术主要难点在于准确模拟实际网络流量模型的建立上，建立此种模型需要涉及人工智能方面的内容，需要具备相关理论基础，同时还需要花费大量的时间和精力做研究。虽然就目前而言，准确模拟实际网络流量模型的建立还有很大的难度，技术还有待进一步提高和完善，但随着检测技术的不断发展，人们对于此类检测技术的关注度越来越高，相信终有一天模型的建立可以实现。

4结语

隐蔽通道工具不是真正的攻击程序，而是长期控制的工具，如果对隐蔽通道的技术特点不了解，初期攻击检测又失败的状况下，将很难发现这些隐蔽通道。要想防范隐蔽通道，要从提高操作人员的综合素质着手，按照网络安全 规章制度 进行操作，并安装有效的信息安全设备。

参考文献：

[1]李凤华,谈苗苗,樊凯,等.抗隐蔽通道的网络隔离通信方案[J].通信学报,2014,35(11):96-106.

[2]张然,尹毅峰,黄新彭等.网络隐蔽通道的研究与实现[J].信息网络安全,2013(7):44-46.

[3]陶松.浅析网络隐蔽信道的原理与阻断技术[J].电脑知识与技术,2014(22):5198-5200,5203.

《 数据通信及应用前景 》

摘要：数据通信是一种新的通信方式，它是通信技术和计算机技术相结合的产物。数据通信主要分为有线数据通信和无线数据通信，他们主要是通过传输信道来输送数据，达到数据终端与计算机像话连接。数据通信技术的应用对社会的发展产生了巨大的影响，在很大程度上具有很好的发展前景。

关键词：数据通信;应用前景;分类;探究

一、数据通信的基本概况

(一)数据通信的基本概念。数据通信是计算机和通信相结合的产物，是一种通过传输数据为业务的通信系统，是一种新的通信方式和通讯业务。数据主要是把某种意义的数字、字母、符号进行组合，利用数据传输技术进行数据信息的传送，实现两个终端之间数据传输。数据通信可以实现计算机和终端、终端和终端以及计算机和计算机之间进行数据传递。

(二)数据通信的构成原理。数据通信主要是通过数据终端进行传输，数据终端主要包括分组型数据终端和非分组型数据终端。分组型数据终端包括各种专用终端，即：计算机、用户分组拆装设备、分组交换机、专用电话交换机、局域网设备等等。非分组型数据终端主要包括用户电报终端、个人计算机终端等等。在数据通信中数据电路主要是由数据电路终端设备和数据信道组成，主要进行信号与信号之间的转换。在计算机系统中主要是通过控制器和数据终端进行连接，其中中央处理器主要用来处理通过数据终端输入的数据[1]。

二、数据通信的分类

(一)有线数据通信。有线数据通信主要包括：数字数据网(DDN)，分组交换网(PSPDN)，帧中继网三种。数字数据网可以说是数字数据传输网，主要是利用卫星、数字微波等的数字通道和数字交叉复用。分组交换网又称为网，它主要是采用转发方式进行，通过将用户输送的报文分成一定的数据段，在数据段上形成控制信息，构成具有网络链接地址的群组，并在网上传播输送。帧中继网络的主要组成设备是公共帧中继服务网、帧中继交换设备和存储设备[2]。

(二)无线数据通信。无线数据通信是在有线数据的基础上不断发展起来的，通常称之为移动数据通信。有线数据主要是连接固定终端和计算机之间进行通信，依靠有线传输进行。然而，无线数据通信主要是依靠无线电波来传送数据信息，在很大程度上可以实现移动状态下的通信。可以说，无线数据通信就是计算机与计算机之间相互通信、计算机与个人之间也实现无线通信。这主要是通过与有线数据相互联系，把有线的数据扩展到移动和便携的互联网用户上。

三、数据通信的应用前景

(一)有线数据通信的应用。有线数据通信的数字数据电路的应用范围主要是通过高速数据传输、无线寻呼系统、不同种专用网形成数据信道;建立不同类型的网络连接;组件公用的数据通信网等。数据通信的分组交换网应用主要输入信息通信平台的交换，开发一些增值数据的业务。

(二)无线数据通信的应用。无线数据通信具有很广的业务范围，在应用前景上也比较广泛，通常称之为移动数据通信。无线数据通信在业务上主要为专用数据和基本数据，其中专用数据业务的应用主要是各种机动车辆的卫星定位、个人无线数据通信、远程数据接入等。当然，无线数据通信在各个领域都具有较强的利用性，在不同领域的应用，移动数据通信又分为三种类型，即：个人应用、固定和移动式的应用。其中固定式的应用主要是通过无线信道接入公用网络实现固定式的应用网络;移动式的应用网络主要是用在移动状态下进行，这种连接主要依靠移动数据终端进行，实现在野外施工、交通部门的运输、快递信息的传递，通过无线数据实现数据传入、快速联络、收集数据等等。

四、小结

随着网络技术的不断发展，数据通信将得到越来越广泛的应用，数据通信网络不断由分散性的数据信息传输不断向综合性的数据网络方向发展，通过传输数据、图像、语言、视频等等实现在各个领域的综合应用。无论是在工业、农业、以及服务业方面都发挥着重要的作用，展示出广阔的应用前景来。因此，当今时代学习、了解并掌握先进技术对于社会和个人的发展尤为重要。

参考文献

[1]李亚军.浅谈数据通信及其应用前景[J].中小 企业管理 与科技(上半月),2008(04).

[2]朱江山.李鸿杰.刘冰.浅谈数据通信及其应用前景[J].黑龙江科技信息,2007(01).

《 数据通信与计算机网络发展思考 》

摘要：近年来，网络及通信技术呈现了突飞猛进的发展势态。这一势态给人们生活及工作带来了极大的方便，与此同时也给数据通信及计算机网络的发展带来了巨大的机遇及挑战。本课题笔者在概述数据通信与计算机网络的基础上，进一步对基于计算机网络中的数据通信交换技术进行了分析，最后探讨了数据通信与计算机网络的发展前景。

关键词：数据通信;计算机网络;发展前景

信息时代的发展带动了经济社会的发展。从狭义层面分析，网络与通信技术的提升，为我们日常生活及工作带来了极大的便利[1]。从广义方面分析，网络与通信技术的进步及发展，能够推进人类文明的历史进程。现状下，计算机网络技术较为成熟，将其与数据通信有机融合，能够具备更为广泛的应用。鉴于此，本课题对“数据通信与计算机网络发展”进行分析与探究具有较为深远的重要意义。

1数据通信与计算机网络概述

数据通信是一种全新的通信方式，并且是由通信技术与计算机技术两者结合而产生的。对于数据通信来说，需具备传输信道，才能完成两地之间的信息传输[2]。以传输媒体为参考依据，可分为两类，一类为有线数据通信，另一类为无线数据通信。两部分均是以传输信道为 渠道 ，进一步使数据终端和计算机相连接，最终使不同地区的数据终端均能够实现信息资源共享。计算机网络指的是将处于不同地区或地域的具备独特功能的多台计算机及其外部设备，以通信线路为渠道进行连接，并在网络 操作系统 环境下实现信息传递、管理及资源共享等。对于计算机网络来说，主要的目的是实现资源共享。结合上述概念可知数据通信与计算机网络两者并不是单独存在的。两者相互融合更能够促进信息的集中及交流。通过计算机网络，能够使数据通信的信息传输及利用加快，从而为社会发展提供保障依据。例如，基于计算机网络中的数据通信交换技术，通过该项技术便能够使信息资源共享更具有效性，同时也具备多方面的技术优势。

2基于计算机网络中的数据通信交换技术

基于计算机网络中的数据通信交换技术是计算机网络与数据通信两者融合的重要产物，通过该技术能够实现数据信息交换及信息资源共享等功能。下面笔者以其中的帧中继技术为例进行探究。帧中继协议属于一类简化的广域网协议，同时也是一类统计复用的协议，基于单一物理传输线路当中，通过帧中继协议能够将多条虚电路提供出来，并通过数据链路连接标识的方式，对每一条虚电路进行标识。对于DLCI来说，有效的部分只是本地连接和与之直接连接的对端接口[3]。所以，在帧中继网络当中，不同的物理接口上同种DLCI不能视为同一种虚电路。对于帧中继技术来说，所存在的主要优势是将光纤视为传输媒介，实现高质量传输，同时误码率偏低，进一步提升了网络资源的利用效率。但同时也存在一些较为明显的缺陷，比如对于实时信息的传输并不适合，另外对传输线路的质量也有着较高的要求。当然，对于基于计算机网络中的数据通信交换技术远远不止以上一种，还包括了电路交换、报文交流及分组交换等技术。与此同时，数据通信交换技术在未来还有很大的发展空间。例如现阶段具备的光传输，其中的数据传输与交换均是以光信号为媒介，进一步在信道上完成的。在未来发展中，数据通信交换技术远远不止表现为光传输和交换阶段，将进一步以满足用户为需求，从而实现更有效率的信息资源共享等功能。

3数据通信与计算机网络发展前景

近年来，数据通信技术及计算机网络技术被广泛应用。无疑，在未来发展过程中， 无线网络 技术将更加成熟。与此同时，基于网络环境中的互联网设备也会朝着集成化及智能化的方向完善。纵观这几年，我国计算机技术逐年更新换代，从而使网络传输的效率大大提升。对于用户来说，无疑是很多方面的需求都得到了有效满足。笔者认为，网络与通信技术将从以下方面发展。(1)移动、联通、电信公司将朝着4G方向发展，从而满足用户的信息交流及信息资源共享需求。(2)宽带无线接入技术将进一步完善。随着WiFi 热点 的逐渐变大，使我国宽带局域网的发展进一步加大，显然，在数据通信与计算机网络充分融合的背景下，宽带无线接入技术将进一步得到完善。(3)光通信将获得巨大发展前景，包括ASON能够获得充分有效的利用以及带宽资源的管理力度将加大，从而使光通信技术更具实用价值。

4结语

通过本课题的探究，认识到数据通信与计算机网络两者之间存在相辅相成、共同发展的联系。总之，在信息时代的背景下，数据通信是行业发展的主要趋势。通过数据通信实现图像、视频、数据等方面的传输及共享，更能满足企业生产需求。总而言之，需要做好数据通信与计算机网络的融合工作，以此使数据通信更具实用价值，进一步为社会经济的发展起到推波助澜的作用。

参考文献：

[1]魏英韬.对通信网络数据的探讨[J].黑龙江科技信息,2011(3):80-83.

[2]刘世宇,姜山.计算机通信与网络发展技术探讨[J].科技致富向导,2012(33):253-258.

[3]屈景怡,李东霞,樊志远.民航特色的“数据通信与计算机网络”课程教改[J].电气电子教学学报,2014(1):20-22.

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语音识别论文答辩提问

问题一：毕业答辩一般会问哪些问题？ 我答辩的时候，首先是要阐述论文主要写的什么，结构思路什么的。我们就把摘要标题读读的。然后老师针对论文的具体内容提问，我写的是企业的盈余管理，就问我盈余管理的目的是什么，说说我的看法，盈余管理的利弊。就这样，一共问了三个问题。不一定要背，可以照着读的，但是一定要很熟悉，问到的时候能很快的找到地方读。只要不是闷不吭声或牛头不对马嘴的，都能过的。另外，如果是实证型的论文，可能会问到论文中具体的图表和数字，那个就比较难了。 问题二：答辩问什么问题 最常用的、基本都会问到的三个问题： 1、设计/论文的意义（有什么实际的用处。。） 2、设计/论文的创新点 3、比较专业的有关技术类的问题（自己烂熟于心的东西，再问也不怕） 问题三：论文答辩一般都问哪些问题？好过吗？ 1、为什么选择这个课题？ 2、研究这个课题的意义和目的是什么？ 3、全文的基本框架、基本结构是如何安排的？ 4、全文的各部分之间逻辑关系如何？ 5、在研究本课题的过程中，发现了那些不同见解？对这些不同的意见，自己是怎样逐步认识的？又是如何处理的？ 6、论文虽未论及，但与其较密切相关的问题还有哪些？ 7、还有哪些问题自己还没有搞清楚，在论文中论述得不够透彻？ 8、写作论文时立论的主要依据是什么？ 问题四：论文答辩老师一般会提哪些问题？ 这种情况你还可以跟你的指导老师交流一下，他会给你些议建的。 这个各个学校会有差别的，一般情况下是会珐个PPT什么的， 老师手中会拿着你提前弄好的论文，然后你用几分钟的时间大概的想想论文的内容， 然后他们会对你的论文提出一些问题。 会答的你当然就好对付了，如果不会答的话，千万别紧张，你可以所答非所问，随便说些什么的，只要是围着你论文的就好，千万别说这个不知道，那个不会的。不要在势气上输了，我当时学位论文就有一个问题这样蒙过去的。 问题五：自考的论文答辩一般问什么问题，流程是怎样的 20分 一、开场白 自我介绍：班级、姓名、论文题目 自述报告的内容： 1、自己为什么选择这个课题？ 2、研究这个课题的意义和目的是什么？ 3、全文的基本框架、基本结构是如何安排的？ 4、全文的各部分之间 逻辑 关系如何？ 5、在研究本课题的过程中，发现了那些不同见解？对这些不同的意见，自己是怎样逐步认识的？又是如何处理的？ 6、论文虽未论及，但与其较密切相关的问题还有哪些？ 7、还有哪些问题自己还没有搞清楚，在论文中论述得不够透彻？ 8、写作论文时立论的主要依据是什么？ 对以上问题应仔细想一想，必要时要用笔记整理出来，写成发言提纲，在答辩时用。这样才能做到有备无患，临阵不慌。 二、答辩技巧 学生首先要介绍一下论文的概要，这就是所谓“自述报告”，须强调一点的是“自述”而不是“自读”。这里重要的技巧是必须注意不能照本宣读，把报告变成了“读书”。“照本宣读”是第一大忌。这一部分的内容可包括写作动机、缘由、研究方向、选题比较、研究范围、围绕这一论题的最新研究成果、自己在论文中的新见解、新的理解或新的突破。做到概括简要，言简意赅。不能占用过多时间，一般以十分钟为限。所谓“削繁去冗留清被，画到无时是熟时”，就是说，尽量做到词约旨丰，一语中的。要突出重点，把自己的最大收获、最深体会、最精华与最富特色的部分表述出来。这里要注意一忌主题不明；二忌内容空泛，东拉西扯；三忌平平淡淡，没有重点。 在答辩时，学生要注意仪态与风度，这是进入人们感受渠道的第一信号。如果答辩者能在最初的两分种内以良好的仪态和风度体现出良好的形象，就有了一个良好的开端。有人将人的体态分解为最小单位来研究（如头、肩、胸、脊、腰等）认为凹胸显现怯懦、自卑，挺胸显示情绪高昂―但过分则为傲慢自负；肩手颈正显示正直、刚强，脊背挺拔体现严肃而充满自信。但过于如此，就会被人看作拘泥刻板保守，略为弯腰有度，稍稍欠身可表示谦虚礼貌。 问题六：毕业论文答辩流程和一般会提什么问题！ 答辩分两个阶段： 1.自己讲解论文：主要是论文的意义和目的，以及创新点等。 2.回答问题：主要会针对你论文的核心内容进行提问，比方说你研究的是一个新方法，那重点就是新方法的内容，对比数据和应用。 答辩时评审的重点是： 1.论文的意义：研究的课题一定得有实际意义，这是最核心的，答辩不通过的大部分的问题都出在这，如果你研究的课题是别人都写烂的，比方说人力资源类的，那一定得有创新点； 2.论文的规范：主要体现先在用语和格式上，要符合学术论文的写法； 3.论文的结构：这个主要看你目录，目录一定让导师帮你改； 4.论文的内容：包括论文的观点、研究方法、提供的数据等等，这些答辩的时候评审老师虽然不会仔细看，但不能出现少项或者严重错误的情况。 只要注意以上4点就可以了。 问题七：关于法学论文答辩会问什么问题? 一般会对你论文里面到的进行提问，比如有个教授就问了我找的一份参考文献的相关知识。 总的来说，中国现在这个不是特别严格，都能过，祝好运 问题八：毕业论文答辩老师会问些什么呀 看你是什么专业，一般都会就论文里东西提问，不会问其他方面的，当然有时候可能会问问你的想法和看法，就是你为什么那样做，耽什么想到那样做。论文答辩不难的，只要你是自己写的论文，基本上没问题，除非你是完全抄的，连自己都不懂。 问题九：毕业论文答辩问题 1，谦虚，不要和老师争论。老师说什么就是什么，只管微笑着点头。 2，让没事的朋友在电脑旁边等着，等老师问你问题后，会让你出来准备，你有搞不定的问题可以短信你朋友，立刻百度一下。当然，提前去图书馆借些相关书籍更是应该的。 3，回答问题要简练，说到点子上，不要废话，语态要好，手上不要有多余动作，坐姿要正。实在搞不定的问题可以说，这个问题我目前还缺乏研究，等下去后会查找资料认真研究。但与其相关的某某问题/方面目前是什么情况。 4，如果是硕士博士的话最后有一个答谢导师环节，不要太动情说太多话，说三四句即可。祝你成功。 跟你的论文相关的,要阐述下你写这个论文的思路,想法,为什么选这个题目.老师会根据你的叙述跟论文问相关问题 1.直接向指导老师求助---答辩一定程度与指导老师捆绑，指导老师有职责和相应的面子风险； 2.把“自己”的论文赶紧熟悉起来，自己都不知道写点啥肯定一问三不知； 3.也别太怕所谓的答辩---其实老师一看文章基本心里就知道文章的所下的功夫，提问只是进一步了解而已。本科以下的答辩尺度把握不会太严。 4.吸取教训，别临时抱佛脚了。今后的工作必须要认真、踏实，不然做不好事情成不了大事的！ 最后，祝毕业顺昨，每天都在进步！ 问题十：毕业答辩时应该注意些什么问题？？？ 毕业答辩 答辩注意事项 （1）克服紧张、不安、焦躁的情绪，自信自己一定可以顺利通过答辩。 （2）注意自身修养，有礼有节。无论是听答辩教师提出问题，还是回答问题都要做到礼貌应对。 （3）听明白题意，抓住问题的主旨，弄清答辩教师出题的目的和意图，充分理解问题的根本所在，再作答，以免答非所问的现象。 （4）若对某一个问题确实没有搞清楚，要谦虚向教师请教。尽量争取教师的提示，巧妙应对。用积极的态度面对遇到的困难，努力思考做答，不应自暴自弃。 （5）答辩时语速要快慢适中，不能过快或过慢。过快会让答辩小组成员难以听清楚，过慢会让答辩教师感觉答辩人对这个问题不熟悉。 （6）对没有把握的观点和看法，不要在答辩中提及。 （7）不论是自述，还是回答问题，都要注意掌握分寸。强调重点，略述枝节；研究深入的地方多讲，研究不够深入的地方最好避开不讲或少讲。 （8）通常提问会依据先浅后深、先易后难的顺序。 （9）答辩人的答题时间一般会限制在一定的时间内，除非答辩教师特别强调要求展开论述，都不必要展开过细。直接回答主要内容和中心思想，去掉旁枝细节，简单干脆，切中要害。 §4 答辩常见问题 在答辩时，一般是几位相关专业的老师根据学生的设计实体和论文提出一些问题，同时听取学生个人阐述，以了解学生毕业设计的真实性和对设计的熟悉性；考察学生的应变能力和知识面的宽窄；听取学生对课题发展前景的认识。常见问题的分类如下： （1）辨别论文真伪，检查是否为答辩人独立撰写的问题； （2）测试答辩人掌握知识深度和广度的问题； （3）论文中没有叙述清楚，但对于本课题来讲尤为重要的问题； （4）关于论文中出现的错误观点的问题； （5）课题有关背景和发展现状的问题； （6）课题的前景和发展问题； （7）有关论文中独特的创造性观点的问题； （8）与课题相关的基本理论和基础知识的问题； （9）与课题相关的扩展性问题。 答辩通常按照以下步骤进行： （1）首先阐述个人的毕业设计简介。 （2）边演示边结合论文进行讲解，如功能、设计方法、使用了何种技术、取得了哪些成果等。 （3）回答老师的问题（老师可能在任何时候提问，不一定会到最后才问）。 学生应结合以上的步骤，采取很行之有效的方法，例如： （4）充满自信。增加自信的方法只有自己看熟论文、搞懂设计的原理和步骤。 （5）预先设想老师会问的问题。在答辩前总结自己的毕业设计，回忆工作中的重点和难点并结合自己的论文，提出10～15个问题（一般提问数量在3～6个问题），模拟答辩现场进行演练，最重要的是准备好这些问题的答案。软件项目的答辩问题通常围绕以下问题：某个功能是如何实现的？使用了怎样的技术？采用了何种数据结构？哪些是自己编写？哪些是由构件完成的？这个项目的意义是什么？对实际工作有哪些指导和价值？ （6）最后，学生必须注意礼貌，上台要向答辩小组问好。征求老师同意后再开始讲述。答辩结束后，无论获得怎样的评价都要感谢各位老师。给各位老师留下一个礼貌自信的形象是非常有好处的！还有，克服紧张的心理，保持轻松和镇静。 唐 刘肃 《大唐新语・惩戒》：“畅周矩 为殿中侍御史，大夫 苏味道 待之甚薄，屡言其不了事， 矩 深以为恨。后 味道 下狱， 矩 推之， 矩 谓 味道 曰：‘尝责 矩 不了事，今日了公事也。好答辩。’ 味道 由是坐诛。”《旧唐书・杨慎矜传》：“先令 卢铉 收太府少卿 张u 於 会昌驿 ，系而推之， u 不肯答辩。” 瞿秋白 《鬼脸的辩护》：“当你只会喊几声‘切西瓜’的时候，就要被敌人看做没有能力在理论上来答辩了。” 丁玲 《一九三○年春上海......>>