语音特征参数提取的Matlab实现

以下是提取语音特征的MATLAB代码，主要包括短时能量、平均幅度和平均过零率的计算。该代码将帮助你分析语音信号的特性。

提供了使用 Matlab 实现 Tamura 纹理特征提取的代码示例，涵盖了粗糙度、对比度、方向性等关键特征的计算方法。

这里是PhysioNet/CinC Challenge 2021的MATLAB示例代码，展示了如何使用年龄、性别和ECG导联信号的均方根作为特征来实现线性回归模型分类器。该示例包含两个主要部分：训练部分演示了如何读取数据并训练多类线性回归模型，测试部分则展示了如何基于训练好的模型进行分类和预测。运行这些脚本的方法是启动MATLAB，并依次执行train_model(training_data, model)和test_model(model, test_data, test_outputs)。请注意，这些示例代码的设计目的是为了演示如何设置MATLAB环境以应对挑战，并不适用于模型性能评估。

这份资源展示了如何利用MATLAB进行图像分割并提取特征，已通过调试验证，希望能够为他人提供启发。

BP神经网络（全称：Backpropagation Neural Network）是一种在机器学习领域广泛应用的多层前馈网络。它通过反向传播算法调整网络权重，以最小化预测结果与实际结果之间的误差，从而实现数据分类和预测。在这个案例中，我们将探讨如何利用MATLAB这一强大的数值计算软件，基于BP神经网络进行语音信号特征分类。 语音特征信号分类是语音识别和处理的重要部分，涉及将语音信号转化为一系列有意义的特征参数，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、零交叉率、能量等，这些参数有助于区分不同的语音类别。MATLAB提供了丰富的信号处理和神经网络库，是实现这一任务的理想工具。 首先，在MATLAB中，我

算法概述 本程序采用改进的霍夫曼算法进行圆形特征提取，该算法于2012年实现并经过重新编辑。程序内部包含详细注释，阐述了圆心定位的关键步骤。 算法改进 相较于传统霍夫曼算法，本程序进行了三处改进，并留有进一步优化的空间。* 改进点1* 改进点2* 改进点3 交流与改进 欢迎对圆形特征提取算法感兴趣的朋友留言交流，共同探讨算法的优化方向。本程序可为相关领域毕设提供参考。

使用Newton-Euler算法，针对罗马萨皮恩扎大学机器人II课程项目资料库中的3R空间拟人和7R KUKA LWR IV +机械手，提供MATLAB代码用于识别动态系数和提取动态参数。分别包括无摩擦和带摩擦建模的代码，探索内部扳手的物理约束对参数的影响。

根据《基于Matlab实现的指纹图像细节特征提取》一文，编写了这个程序。

这个例子展示了如何使用Matlab提取叶片的形状参数。如果您对此感兴趣，可以参考这个例子并进行修改。