过零检测

介绍一种基于过零检测的信号频率提取算法，通过识别信号 y 在时域上的过零点，计算信号频率。该算法适用于分析周期性时间信号。

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。

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。

这段 Matlab 程序基于改进的过零检测算法，可有效克服传统方法的不足，显著提高检测精度。

模型拟合情况分为两种： 过拟合：模型在训练集上的表现过于理想，泛化能力较差。 拟合不足：模型在训练集上表现不佳，无法捕捉数据的规律。 理想模型应同时具有较低的训练误差和泛化误差。

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