写一段基于深度学习的时频分析方法的MATLAB程序

好的，以下是基于深度学习的时频分析方法的MATLAB程序：

% 加载音频文件
[x, Fs] = audioread('audio.wav');

% 确定分析参数
win_len = 1024; % 窗口长度
hop_len = 256; % 窗口重叠长度
nfft = 1024; % FFT点数

% 分帧与加窗
frames = enframe(x, win_len, hop_len);
win = hamming(win_len);
frames = frames .* repmat(win', size(frames, 1), 1);

% 做STFT
spec = stft(frames', nfft);

% 提取特征
X = abs(spec);
X = log10(X + eps); % 加入小的常数防止对数计算出现无穷大

% 构建卷积神经网络
layers = [
    imageInputLayer([nfft/2+1, size(X, 2), 1])
    convolution2dLayer([3, 3], 32, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer([2, 2], 'Stride', [2, 2])
    convolution2dLayer([3, 3], 64, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer([2, 2], 'Stride', [2, 2])
    convolution2dLayer([3, 3], 128, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(256)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(nfft/2+1)
    regressionLayer
];

% 训练卷积神经网络
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 20, ...
    'MiniBatchSize', 64, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Plots', 'training-progress');
net = trainNetwork(X, X, layers, options);

% 应用卷积神经网络
Y = predict(net, X);

% 绘制时频图
tf_rep = 10.^(Y) - eps;
t = (0:size(tf_rep, 2)-1) * hop_len / Fs;
f = (0:size(tf_rep, 1)-1) * Fs / nfft;
imagesc(t, f, tf_rep);
axis xy;
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
colorbar;

这段程序使用了matlab的信号处理工具箱中的enframe、hamming、stft函数，以及深度学习工具箱中的卷积神经网络。程序先将音频文件分帧，并加上汉明窗；然后对每一帧进行STFT，得到频谱矩阵；接着将频谱矩阵转换为对数尺度，并构建一个卷积神经网络；最后使用训练好的卷积神经网络对频谱矩阵进行预测，并根据预测结果计算时频表示，并绘制时频图。