用matlab写提取数字信号的零中心归一化瞬时幅度的谱密度的最大值

以下是使用Matlab提取数字信号的零中心归一化瞬时幅度的谱密度的最大值的示例代码：

% 生成一个模拟信号
fs = 1000; % 采样率
T = 1; % 信号时长
t = 0:1/fs:T-1/fs; % 时间序列
f1 = 10; % 信号频率
f2 = 50;
A1 = 1; % 信号幅度
A2 = 0.5;
s = A1*sin(2*pi*f1*t) + A2*sin(2*pi*f2*t);

% 零中心归一化
s = s - mean(s);
s = s / max(abs(s));

% 计算瞬时幅度
hil_s = abs(hilbert(s));

% 计算谱密度
N = length(hil_s);
window = hann(N);
noverlap = N/2;
nfft = 2^nextpow2(N);
[S,F,T,P] = spectrogram(hil_s, window, noverlap, nfft, fs);

% 找到谱密度最大值
maxP = max(max(P));
[maxF, maxT] = find(P == maxP);

% 显示结果
subplot(2,1,1)
plot(t, s)
title('原始信号')
subplot(2,1,2)
imagesc(T, F, P)
hold on
plot(T(maxT), F(maxF), 'r*', 'MarkerSize', 10)
colorbar
title('零中心归一化瞬时幅度的谱密度')

这段代码生成一个包含两个正弦波的模拟信号，并计算该信号的零中心归一化瞬时幅度的谱密度。最后，它找到谱密度最大值并在图像上标出。你可以根据自己的需要修改代码来适应不同的信号和参数。