端点检测器

语音处理项目由Lawrence Rabiner教授（罗格斯大学和加州大学圣巴巴拉分校）、Ronald Schafer教授（斯坦福大学）、Kirty Vedula和Siva Yedithi（罗格斯大学）合作完成。这是一组语音处理练习之一，补充LR Rabiner和RW Schafer合著的《数字语音处理的理论和应用》教材内容。MATLAB程序分析音频文件，包含背景信号、语音段和再次背景信号，逐帧进行分析，基于短时对数能量和短时过零率参数确定语音起始和终止帧的最佳估计。

利用能量和过零率可以进行语音端点检测，但对于连续语音检测有局限。 基于音量和波形高阶微分的语音端点检测方法通过区分语音中的气音成分，可以解决有音段和无音段的检测问题。

详细代码展示了基于MATLAB的语音端点检测方法，包括短时过零率和短时能量的实现。

语音信号端点检测涉及到短时能量和过零率等技术的详细讲解。

FindSubdomain子域名检测器允许您探测指定根域名的子域名。调用适当的方法并修改域名以开始探测。一旦检测到，将通过标准输出显示子域名及其默认页面的标题和完整域名。例如，根域名：jlu.edu.cn，子域名包括：m.jlu.edu.cn - 校园网络流量数据统计分析图形站，v.jlu.edu.cn - 云窗2.0校园版，ai.jlu.edu.cn - 智能信息处理实验室等。

Matlab滑动条码使用HoG进行人脸检测的报告：HKUST CSD COMP5421项目2的详细内容可在此PDF中找到。滑动窗口模型的概念简单明了：独立分类所有图像块为对象或非对象。滑动窗口分类是对象检测的主要方法之一，尤其对于面部检测，是计算机视觉领域的重要应用之一。我们实现了简化但高效的滑动窗口检测器。Dalal-Triggs方法聚焦于特征表示，尤其是HoG表示类似于SIFT的梯度直方图。项目还包括处理异构数据、训练线性分类器（HoG模板），并在多个尺度下对数百万个滑动窗口进行分类。线性分类器结构紧凑，训练和执行速度快，适合处理大规模数据。详细使用说明可见proj4.m（Matlab程序）中的注释。如需进一步信息，请联系我们。

上升沿检测器是一种MATLAB开发工具，当输入条件变为真时，输出在一个周期内保持真实（时间增量）。它与PLC系统中的上升沿触发功能类似。

Matlab代码用于从啮齿动物呼吸容积数据中识别呼吸暂停。此代码可安装Matlab应用程序，从EDF文件中获取啮齿动物大数据，并输出用于呼吸暂停检测的数据。软件由Matlab 2019a构建，可能需要此软件版本才能正常运行。

光点检测是通过识别光点并计算其精确坐标来实现的过程。

级联训练器是一个交互式应用程序，管理图像列表中矩形ROI的选择和定位，用于设定训练算法的基础标签，并创建全新的级联分类器。该工具支持添加、删除、旋转、排序图像，以及粘贴ROI到一系列图像中的新功能。用户可以通过键盘快捷键简化操作，方便训练检测器和多ROI的选择与管理。