连续小波变换可以获得信号的时频信息，其中脊线是指在小波变换后的系数图上连接各个极大值点的曲线，表示信号的主要时频成分具体MATLAB代码

以下是使用MATLAB进行连续小波变换及脊线提取的示例代码：

% 生成测试信号
t = linspace(0, 1, 1000);
f1 = 10; f2 = 50;
s = sin(2*pi*f1*t) + sin(2*pi*f2*t);

% 进行连续小波变换
[cfs, freqs] = cwt(s, 'amor', 'samplingperiod', 1/1000);

% 绘制小波系数图
figure;
imagesc(t, freqs, abs(cfs));
set(gca, 'YDir', 'normal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
colorbar;

% 提取脊线
ridge = zeros(size(cfs));
for i=1:length(freqs)
    [pks, locs] = findpeaks(abs(cfs(i,:)));
    ridge(i, locs) = 1;
end

% 绘制脊线图
figure;
imagesc(t, freqs, ridge);
set(gca, 'YDir', 'normal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');

其中，使用 `cwt` 函数进行连续小波变换，第一个参数为输入信号，第二个参数为小波基函数（这里使用 Morlet 小波），`'samplingperiod'` 参数指定采样周期，这里为 1/1000。得到的 `cfs` 和 `freqs` 分别是小波系数和对应的频率。使用 `findpeaks` 函数提取每个频率下的极大值点，将这些点标记在脊线上。最后使用 `imagesc` 函数绘制出小波系数图和脊线图。