基于过零检测的信号频率提取算法

这个 MATLAB 程序提供了一种方法来检测信号波的第一次过零点，即符号从正变负或从负变正的时刻。它处理具有不同采样率的数据，包括可能没有精确零交叉值的情况。该程序通过使用阈值比较技术来识别符号变化，并返回第一个过零点的时间索引。它可以用于各种信号分析和处理应用，例如波形识别、滤波和特征提取。

利用过零点检测和短时能量计算，提取语音波形。提供自定义数据验证功能。

近年来，图像分析与处理在理论、实现和应用方面迅速发展。图像边缘检测作为热点和难点，吸引了广泛关注。Canny算法在此领域表现突出，已被广泛应用于图像边缘的高效检测与提取。

此程序用于检测YR信号波的首次零交叉。

WaveUpZeroCrossing === MATLAB代码：[H, T, Time, UpCrossIndex, UpCrossTime, UpCrossValue, TroughTime, TroughValue, CrestTime, CrestValue]。描述：检测给定波信号的向上过零。该代码仅检测到完整振荡。如果第一波或最后一波没有完全振荡（基于向上过零方法），代码将忽略它们，以防止错误周期检测。此功能是ScientiMate软件包的一部分，并进行了修改。详细信息请访问：www.arashkarimpour.com和https://scientimate.readt。

本代码实现了多层过零率（MLZCR），为Matlab和Python提供通用版本，支持任意长度的信号帧处理。MLZCR可以在信号的最小值和最大值之间进行零交叉计算，以实现能量分解。输入参数包括信号帧长度、过零层数，以及可选的信号静态最小值和最大值。每层计算得到的过零数量和过零率可以方便地输出。详细内容参考文献[1]：PA Schirmer和I. Mporas，“使用多层零交叉率的低采样频率测量中的能量分解”，2020年ICASSP国际会议。

在 MATLAB 中，可以使用函数 x=fzero(h_fun,x0) 或 x=fzero('fun',[x1,x2]) 来计算函数在指定点附近或区间内的过零点或满足某个常数的自变量值。

这段Matlab代码展示了信号如何进行频率调制（FM）和反调，同时分析了在不同信噪比条件下反调性能的比较。

利用Matlab分别基于自相关函数（ACF）和加权平均差函数（W-AMDF）进行基音频率的计算，两种方法均已成功调试。相关word文档为下载资源，供参考对比。