端点检测

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。

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。

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。

OpenPose 是一个实时人体关键点检测系统，可检测人体、手部和面部关键点（共 130 个）。先决条件：安装 CUDA、cuDNN、CMake GUI、protobuf 编译器。创建 Conda 环境，并安装 OpenCV、protobuf。克隆 OpenPose 存储库，并使用 Caffe 构建。

Harris 角点检测的 MATLAB 程序还挺适合做入门学习用的。图像特征提取里的老牌方法，思路简单清晰，跑起来效果也比较稳。像你要搞图像配准、人脸识别或者机器人定位这些，角点找得准不准，直接影响后面整个流程。这个资源写得还行，步骤清楚，像高斯滤波、求导、特征值分解这些操作都能在里面找到，逻辑清晰。 嗯，代码里做了非极大值抑制和响应阈值判断，也就是说不是只找到了角点，还把“有用的”给筛出来了。比较方便的是，它还能把结果输出成 TXT 文件，你后续拿来做匹配、画图、调参都挺顺手的。 你要是正好在搞特征点提取这一块，这套代码蛮值一试。配合着看看 SIFT、DOG 和 LBP，横向对比下思路和效果

这是一个带有用户界面的焦点检测程序，可用于处理图片。

光点检测并获取其准确坐标，在实际应用中验证有效，感谢您的支持。

基于 TinyXML 的离群点检测操作指南 全局离群点检测 图 18.12 展示了全局离群点检测的气泡图。 局部离群点检测 “Local Outlier Factor”操作符用于执行基于本地的离群点检测。操作流程如图 18.13 所示，检测结果如图 18.13 所示。