疯狂的爬山法提取小波脊matlab程序

以下是一个简单的 MATLAB 程序，使用疯狂的爬山法提取小波脊：

function [P, F] = extractWaveletRidge(X, fs, scales, freqs)

% X: 输入信号
% fs: 采样率
% scales: 小波尺度
% freqs: 频率范围

N = length(X);

% 初始化脊线矩阵
P = zeros(length(scales), N);

% 计算小波变换
[WT, F] = cwt(X, scales, 'cmor1-1');

% 获取有效频率范围的小波系数
freqIdx = find(F >= freqs(1) & F <= freqs(2));
WT = WT(freqIdx, :);

% 对小波系数进行极大值检测
for i = 1:size(WT, 1)
    % 找到局部最大值
    [~, maxIdx] = findpeaks(abs(WT(i,:)));
    % 提取峰值位置
    P(i,maxIdx) = 1;
end

% 疯狂的爬山法寻找最优的脊线
for i = 1:size(P, 1)
    % 获取当前尺度下的脊线
    ridge = P(i,:);
    % 迭代次数
    iter = 0;
    % 最大迭代次数
    maxIter = 100;
    % 重复直到达到最大迭代次数或者不再有改进
    while iter < maxIter
        % 备份当前脊线
        ridgeOld = ridge;
        % 获取当前脊线的峰值位置
        [r,c] = find(ridge);
        % 遍历每个峰值位置
        for j = 1:length(r)
            % 定义邻域大小
            n = 10;
            % 获取邻域内的峰值位置
            rowIdx = max(1, r(j)-n):min(N, r(j)+n);
            colIdx = max(1, c(j)-n):min(N, c(j)+n);
            [x,y] = meshgrid(rowIdx, colIdx);
            idx = sub2ind(size(ridge), x(:), y(:));
            % 计算邻域内的局部最大值
            [~,maxIdx] = max(abs(WT(i,idx)));
            % 更新脊线
            ridge(idx(maxIdx)) = 1;
            ridge(setdiff(idx, idx(maxIdx))) = 0;
        end
        % 判断是否有改进
        if sum(abs(ridgeOld-ridge)) == 0
            break;
        end
        iter = iter + 1;
    end
    % 更新脊线矩阵
    P(i,:) = ridge;
end

% 将脊线矩阵转换为时间-频率坐标系下的坐标
[P, F] = find(P);
P = P./fs;
F = Freqs(F);

end

该程序首先进行小波变换，然后使用 `findpeaks` 函数检测每个小波尺度下的局部极大值。接下来，程序使用疯狂的爬山法寻找最优的脊线。该算法首先遍历每个峰值位置，然后计算邻域内的局部最大值，将脊线移动到该位置。该过程不断重复直到达到最大迭代次数或者不再有改进。最后，程序将脊线矩阵转换为时间-频率坐标系下的坐标，并返回结果。