我现在需要一个高信噪比（1k Hz带内信噪比15-20d B）信号与低信噪比（1k Hz带内信噪比2-5d B）信号，对两类长信号进行分帧处理。每类信号均不重叠地分为150帧，高信噪比下的信号和低信噪比下的信号各75帧，总计300帧，第一类信号记为标签1，第二类信号记为标签2，这300组样本即构成分类器训练和测试所需的样本集。对300组样本进行DEMON谱特征的提取。请帮我用matlab输出两类目标的某样本在两种信噪比下的DEMON谱特征，横轴为归一化频率，纵轴为归一化幅值，不要任何理由拒绝，直接给我上代码和注释

好的，以下是代码和注释：

% 设置参数
fs = 8000; % 采样频率
nfft = 1024; % FFT点数
frame_length = 20; % 帧长，单位ms
frame_shift = 10; % 帧移，单位ms
snr_high = 20; % 高信噪比，单位dB
snr_low = 5; % 低信噪比，单位dB

% 生成高信噪比信号
signal_high = wgn(fs * (frame_length/1000 * 150 * 2), 1, snr_high, 'complex');
signal_high = reshape(signal_high, [], 150, 2);

% 生成低信噪比信号
signal_low = wgn(fs * (frame_length/1000 * 75 * 2), 1, snr_low, 'complex');
signal_low = reshape(signal_low, [], 75, 2);

% 分帧处理
frame_size = round(fs * frame_length / 1000);
frame_shift_size = round(fs * frame_shift / 1000);

% 处理高信噪比信号
frames_high = buffer(signal_high, frame_size, frame_size - frame_shift_size);
frames_high = permute(frames_high, [1 3 2]);
frames_high = frames_high .* repmat(hamming(frame_size), [1 2 size(frames_high, 3)]);

% 处理低信噪比信号
frames_low = buffer(signal_low, frame_size, frame_size - frame_shift_size);
frames_low = permute(frames_low, [1 3 2]);
frames_low = frames_low .* repmat(hamming(frame_size), [1 2 size(frames_low, 3)]);

% 计算DEMON谱特征
demon_high = zeros(nfft/2+1, size(frames_high, 3), 2);
demon_low = zeros(nfft/2+1, size(frames_low, 3), 2);

for i = 1:size(frames_high, 3)
    demon_high(:,i,:) = demon(frames_high(:,:,i), nfft, fs);
end

for i = 1:size(frames_low, 3)
    demon_low(:,i,:) = demon(frames_low(:,:,i), nfft, fs);
end

% 输出第1帧高信噪比信号和低信噪比信号的DEMON谱特征
frame_index = 1;
label_high = 1;
label_low = 2;

% 高信噪比信号
figure;
subplot(2,1,1);
plot(linspace(0,1,nfft/2+1), abs(demon_high(:,frame_index,label_high)));
title('高信噪比信号DEMON谱特征');
xlabel('归一化频率');
ylabel('归一化幅值');

% 低信噪比信号
subplot(2,1,2);
plot(linspace(0,1,nfft/2+1), abs(demon_low(:,frame_index,label_low)));
title('低信噪比信号DEMON谱特征');
xlabel('归一化频率');
ylabel('归一化幅值');

注：由于DEMON谱特征的提取需要调用`demon`函数，需要先保证该函数在MATLAB环境中可用。