肌电的主要特征平均绝对值（MAV）,过零点数ZeroCrossings(ZC)、斜率变化数（SSC）、%波形长度（WL）和平均绝对值斜率（MAVS）可根据分类正确率大小来选择不同的参数

实用语音识别基础--21世纪高等院校技术优秀教材ISBN:711803746作者:王炳锡屈丹彭煊出版社:国防工业出版社本书从语音识别的基本理论出发，以“从理论到实用”为主线，讲解了国际上最新、最前沿的语音识别领域的关键技术，从语料库建立、语音信号预处理、特征提取、特征变换、模型建立等方面详细介绍了语音识别系统建立的过程，并针对语音识别系统实用化的问题，给出了一些改善语音识别系统性能的关键技术，力求语音识别能走出实验室，向实用发展。
　　全书共分四个部分(17章)，第一部分介绍语音识别的基本理论；
第二部分介绍实用语音识别系统建立的过程；
第三部分列举了语音识别系统工程化所需的关键技术；
第四部分对语音识别的4个主要应用领域进行了详尽的、深入浅出的讲解，并根据最新的研究与实验结果提供了大量的实际参数、图表，与实际工作联系紧密，具有很强的可操作性与实用性。
章节之间紧密配合、前后呼应，具有很强酶系统性。
同时，通过书中的研究过程和研究方法，读者能够在以后的研究工作中得到很大的启发。
　　本书可作为高等院校理工科通信和信息处理及相关专业的高年级本科生和(硕士、博士)研究生的教材或参考书，也可供从事信息处理、通信工程等专业的研究人员参考。
　　目录:　　第1章绪论　　1.1概述　　1.2语音识别综述　　1.3国内外语音识别的研究现状和发展趋势　　参考文献　　第一部分基本理论　　第2章听觉机理和汉语语音基础　　2.1概述　　2.2听觉机理和心理　　2.2.1语音听觉器官的生理结构　　2.2.2语音听觉的心理　　2.3发音的生理机构与过程　　2.4汉语语音基本特性　　2.4.1元音和辅音　　2.4.2声母和韵母　　2.4.3音调字调　　2.4.4音节字构成　　2.4.5汉语的波形特征　　2.4.6音的频谱特性　　2.4.7辅音的频谱特性　　2.4.8汉语语音的韵律特征　　2.5小结　　参考文献　　第3章语音信号处理方法--时域处理　　3.1概述　　3.2语音信号的数字化和预处理　　3.2.1语音信号的数字化　　3.2.2语音信号的预处理　　3.3短时平均能量和短时平均幅度　　3.3.1短时平均能量　　3.3.2短时平均幅度　　3.4短时过零分析　　3.4.1短时平均过零率　　3.4.2短时上升过零间隔　　3.5短时自相关函数和平均幅度差函数　　3.5.1短时自相关函数　　3.5.2短时平均幅度差函数　　3.6高阶统计量　　3.6.1单个随机变量情况　　3.6.2多个随机变量及随机过程情况　　3.6.3高斯过程的高阶累积量　　3.7小结　　参考文献　　第4章语音信号处理方法--时频处理　　4.1概述　　4.2短时傅里叶变换　　4.2.1短时傅里叶变换的定义和物理意义　　4.2.2基于短时傅里叶变换的语谱图及其时频分辨率　　4.2.3短时傅里叶谱的采样　　4.3小波变换　　4.3.1连续小波变换　　4.3.2二进小波变换　　4.3.3离散小波变换　　4.3.4多分辨分析　　4.3.5正交小波包　　4.4Wigner分布　　4.4.1Wigner分布的定义　　4.4.2Wigner分布的一般性质　　4.4.3两个信号和妁Wigner分布　　4.4.4Wigner分布的重建　　4.4.5Wigner分布的实现　　4.5小结　　参考文献　　第5章语音信号处理方法--倒谱同态处理　　5.1概述　　5.2复倒谱和倒谱　　5.2.1定义　　5.2.2复倒谱的性质　　5.3语音信号的倒谱分析与同态解卷积　　5.3.1叠加原理和广义叠加原理　　5.3.2同态解卷特征系统和同态解卷反特征系统　　5.3.3同态解卷系统　　5.3.4语音的复倒谱及同态解卷　　5.4避免相位卷绕的算法　　5.4.1最小相位信号法　　5.4.2递归法

语音中准确的情绪识别对于智能医疗、智能娱乐和其他智能服务等应用程序非常重要。
由于汉语语言的复杂性，汉语语音的高精度动作识别具有挑战性。
本文探讨了如何提高语音情感识别的准确性，包括语音信号特征提取和情感分类方法。
从语音样本中提取五种特征：梅尔频率倒谱系数（mfcc）、音调、共振峰、短期过零率和短期能量

TIM1用于产生PWM信号，TIM2用于换向,TIM3用于检测过零点时长。

一个课程设计，与STM32单片机配合，STM32作为数据采集卡采集数据并向该程序发送。
该labview程序实现了对下位机串口发来的float数据拼合和转换并在波形图中进行显示。
同时有过零检测和FFT对采集到波形进行频率检测。
还有PID调节部分，下位机带一个电机，该上位机可以设定PID数据并发送至下位机实现对电机调速。

对中科大发布的中文语音情感数据库CASIA，提取了MFCC特征，过零率等特征，采用SVM分类，识别率很低，只适合初学者了解语音情感识别过程

使用matlab编写，提取音频特征值，如短时过零率，短时能量，频谱质心等，程序完事。

为了提高语音信号端点检测的准确率，提出了一种基于双门限-频带方差的检测方法。
该方法将语音信号短时能量、短时过零率和频带方差结合起来，作为检测语音信号起始位置和终止位置的参数。
仿真实验表明，该方法比传统方法更有效、更优越，能够比较准确地检测语音信号。

运用matlab对语音进行短时分析，短时能量、短时幅度及过零率

都是本人做的实验，内含以下文件：555.ms10Circuit1.ms10Circuit2.ms10CLOCK.ms10实验2.ms10实验3-一阶有源低通滤电路.ms10实验3-减法运算电路.ms10实验3-反相加法运算电路.ms10实验3-反相比例运算电路.ms10实验3-反相积分运算电路.ms10实验3-微分运算电路.ms10实验3-滞回比较器.ms10实验3-过零电压比较器.ms10实验6-乘法电路.ms10实验6-函数发生电路.ms10实验6-平方电路.ms10实验6-开方电路.ms10实验6-除法电路.ms10实验7-多谐振荡器.ms10实验7-大范围可调占空比方波发生器电路.ms10实验8-quanjiaqi.ms10实验8-优先编码器.ms10实验8-全加器电路.ms10实验8-用74ls153组成的全加器仿真电路.ms10实验8-译码器驱动指示灯电路.ms10差动放大器111.ms10

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。