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语音识别中双门限端点检测算法的研究，肖宜，，语音信号起止点的判别是任何一个语音识别系统必不可少的组成部分。有噪声的情况下，单纯用短时能量或者短时过零率不能准确检测出

1） 灰度门限自适应法（最大类间方差法(OTSU)） 在通常情况下，目标在整幅图像中所占的比例通常是比较小的，图像的大部分区域是背景，而且背景信息往往会比目标信息更复杂。所以，可以利用图像的灰度分布特性检测图像中的目标。常用于检测目标的方法有直方图灰度门限法、概率统计灰度门限法以及自适应灰度门限法。这三种方法在可见光图像中目标的检测上已经取得了很好的效果。在单帧图像小目标的检测上，灰度门限自适应法利用最小类内均方差准则自适应地确定检测目标的最佳门限。与其它两种方法相比，能够更高效、精确的检测目标。

Shamir门限方案的安全性分析 如果k-1个参与者想获得s,可构造k-1个方程，有k个未知量。 对任一s0,设f(0)= s0.这样可以得到第k个方程，得到f(x)。 对每个s0都有唯一的多项式满足，所有由k-1个shadow得不到任何s的信息。因此此方案是完善的。

最大方差法计算灰度分割门限,是用于灰度处理，非常基础的代码，学习matlab的朋友可以下在过去参考一下，学习学习

此算法是用C#编写的shamir门限共享方案的程序

完整代码，可直接运行

2.9节：【stata】面板序列专题1——门限模型.do

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