matlab短时过零率

短时平均过零率是指在一段时间内信号过零的次数，通常用于语音信号的特征提取。在MATLAB中，可以通过以下代码计算短时平均过零率：

function zcr = stZCR(frame)
% 计算短时平均过零率
% frame: 一帧信号
% zcr: 短时平均过零率
zcr = sum(abs(diff(frame>0))) / (length(frame)-1);

其中，frame为一帧信号，diff(frame>0)计算相邻两个样本的符号是否相反，abs()计算绝对值，sum()计算总和，最后除以样本数减1即可得到短时平均过零率。

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matlab 短时过零率

短时过零率（Short-time zero crossing rate）是指信号在一段时间内穿过零点的次数，通常用于语音信号处理中的特征提取。在 MATLAB 中，可以使用函数 `zcr` 计算短时过零率。

例如，对于一个长度为 N 的信号 x，采样率为 Fs，窗口长度为 winLen，窗口重叠为 winOverlap，可以使用以下代码计算短时过零率：

win = hamming(winLen);
z = 1/winLen * buffer(x, winLen, winOverlap, 'nodelay');
zcrs = sum(abs(diff(sign(z))), 1) / 2;

其中，`hamming` 函数生成汉明窗口，`buffer` 函数将信号分帧，并且 `diff(sign(z))` 计算相邻样本之间的符号差异，`abs` 函数取绝对值，`sum` 函数计算每帧中符号差异的绝对值之和，最后除以 2 得到短时过零率。

matlab计算短时过零率

以下是MATLAB计算短时过零率的示例代码：

% 输入参数：
% x: 输入的语音信号
% win_len: 窗口长度（以样本点为单位）
% hop_len: 窗口的跳跃长度（以样本点为单位）
function zcr = short_time_zcr(x, win_len, hop_len)
    % 计算信号的帧数
    num_frames = floor((length(x) - win_len) / hop_len) + 1;
    % 初始化过零率向量
    zcr = zeros(num_frames, 1);
    % 对每个窗口进行计算
    for i = 1:num_frames
        % 提取当前窗口的信号
        frame = x((i-1)*hop_len + 1 : (i-1)*hop_len + win_len);
        % 计算过零率
        zcr(i) = sum(abs(diff(frame > 0))) / win_len;
    end
end

该函数的输入参数为语音信号x、窗口长度win_len和窗口跳跃长度hop_len，输出为每个窗口的短时过零率。函数首先计算信号的帧数，然后对每个窗口进行计算。对于每个窗口，函数提取窗口内的信号，计算过零率，并将结果存储在输出向量zcr中。