按照这个思路，写出完整的matlab代码

根据您提供的文档内容，我可以为您编写一个基于能量变化的滑动功率谱检测和尺度-小波能量谱检测的MATLAB代码示例。以下是一个完整的代码框架，包括主要步骤和注释：

% 基于能量变化的滑动功率谱检测和尺度-小波能量谱检测 MATLAB 代码

% 参数设置
fs = 100; % 采样频率 (Hz)
win_size = 100; % 滑动窗口大小
overlap = 50; % 滑动窗口重叠长度
threshold_factor = 3; % 动态阈值的比例因子
k = 0.1; % 斜率门限
beta = 0.5; % 峰高门限的比例因子
Q = 10; % 特征值计算的时间点数
mod_threshold = 1e-6; % 模量阈值 (μV)

% 读取信号数据
load('signal_data.mat'); % 假设信号数据存储在 signal_data.mat 文件中
signal = data.signal; % 提取信号数据

% 预处理：去噪
% 这里使用自适应经验模态分解 (EEMD) 方法去噪
[imf, ~] = emd(signal);
denoised_signal = sum(imf(1:3, :)); % 取前3个IMF分量作为去噪信号

% 功率谱估计
window = blackman(win_size);
nfft = win_size;
[power_spectrum, f] = pwelch(denoised_signal, window, overlap, nfft, fs);

% 滑动功率谱检测
[detected_points, thresholds] = sliding_power_spectrum_detection(power_spectrum, threshold_factor, k, beta, Q, mod_threshold);

% 尺度-小波能量谱检测
[scale_wavelet_energy, scales] = scale_wavelet_energy_spectrum(denoised_signal, fs);

% 绘制结果
figure;
subplot(2, 1, 1);
plot(f, power_spectrum);
title('滑动功率谱');
xlabel('频率 (Hz)');
ylabel('功率谱');

subplot(2, 1, 2);
plot(scale_wavelet_energy);
title('尺度-小波能量谱');
xlabel('尺度');
ylabel('能量');

% 滑动功率谱检测函数
function [detected_points, thresholds] = sliding_power_spectrum_detection(power_spectrum, threshold_factor, k, beta, Q, mod_threshold)
    detected_points = [];
    thresholds = [];

    for i = 1:length(power_spectrum)
        % 计算斜率
        if i > 1
            slope_left = diff(power_spectrum(i-1:i));
            slope_right = diff(power_spectrum(i:i+1));
        else
            slope_left = 0;
            slope_right = 0;
        end
        
        % 判断局部极大值
        if slope_left < -k && slope_right > k
            local_max = power_spectrum(i);
            
            % 判断局部极大值点是否超过谱宽门限
            if local_max > mean(power_spectrum(max(1, i-Q):min(length(power_spectrum), i+Q)))
                % 设置峰高门限
                peak_threshold = beta * mean(local_max);
                
                % 计算特征值 Ti
                T_i = mean(power_spectrum(max(1, i-Q):i));
                
                % 计算检测阈值
                if isempty(thresholds)
                    threshold = power_spectrum(i);
                else
                    threshold = threshold_factor * thresholds(end) + (1 - threshold_factor) * power_spectrum(i);
                end
                
                % 判定疑似目标
                if T_i > threshold
                    % 模量判据
                    if max(abs(denoised_signal(max(1, i-Q):i))) > mod_threshold
                        detected_points = [detected_points, i];
                        thresholds = [thresholds, threshold];
                    end
                end
            end
        end
    end
end

% 尺度-小波能量谱检测函数
function [scale_wavelet_energy, scales] = scale_wavelet_energy_spectrum(signal, fs)
    % 小波变换
    [c, s] = wavedec(signal, 5, 'db4');
    
    % 计算每个尺度上的小波系数能量
    scales = 2.^(1:5);
    scale_wavelet_energy = zeros(size(scales));
    
    for i = 1:length(scales)
        c_d = detcoef(c, s, i);
        energy = sum(abs(c_d).^2);
        scale_wavelet_energy(i) = energy;
    end
end

### 说明
1. **参数设置**：定义了一些必要的参数，如采样频率、滑动窗口大小等。
2. **读取信号数据**：假设信号数据存储在一个 `.mat` 文件中，读取并提取信号数据。
3. **预处理**：使用自适应经验模态分解 (EEMD) 方法对信号进行去噪。
4. **功率谱估计**：使用 Welch 法进行功率谱估计。
5. **滑动功率谱检测**：实现了基于能量变化的滑动功率谱检测，包括斜率计算、局部极大值判断、特征值计算、动态阈值设置等。
6. **尺度-小波能量谱检测，包括小波变换和能量计算。
7. **绘制结果**：绘制滑动功率谱和尺度-小波能量谱的结果。

您可以根据实际情况调整参数和信号数据路径。希望这段代码对您有所帮助！