for i = 1:fn % 提取当前帧 current_frame = y(:,i); % 计算当前帧的 Stockwell 变换，将频率范围限制在 0 到 4000 Hz [st_matrix, ~,~] = st(current_frame,0,fs/2,fs,1); % 将当前帧的 Stockwell 变换结果存储到 st_matrices st_matrices{i} = st_matrix; b = abs(st_matrix); % 计算帧的能量 frame_energy = sum(b.^2); if frame_energy > energy_threshold % 寻找模值最大的位置 [~, max_peak_idx] = max(b); max_peak_idx = max_peak_idx(1); % 计算基频 pitch_frequency = fs /max_peak_idx; if pitch_frequency > 1000 || pitch_frequency < 70 pitch_frequencies(i)=0; continue; end % 估计基音周期 pitch_period = 1/pitch_frequency; % 存储基音周期和基频 pitch_periods(i) = pitch_period; pitch_frequencies(i) = pitch_frequency; end end优化计算基频的代码

可以使用自相关函数来进行基频的估计，具体实现可以将信号进行自相关，然后找到自相关函数的第一个峰值，该峰值对应的位置即为基音周期，基音频率即为采样率除以基音周期。

下面是使用自相关函数进行基频估计的代码示例：

for i = 1:fn
    % 提取当前帧
    current_frame = y(:,i);
    
    % 计算自相关函数
    autocorr_values = xcorr(current_frame);
    
    % 找到自相关函数的第一个峰值
    [~, max_peak_idx] = max(autocorr_values);
    pitch_period = max_peak_idx - 1;
    
    % 计算基频
    pitch_frequency = fs / pitch_period;
    if pitch_frequency > 1000 || pitch_frequency < 70
        pitch_frequencies(i) = 0;
        continue;
    end
    
    % 存储基音周期和基频
    pitch_periods(i) = pitch_period;
    pitch_frequencies(i) = pitch_frequency;
end

这样的实现可以大大减少计算量，提高基频估计的效率。

相关问题

对语音信号进行分帧后，对每一帧进行Stockwell变换，利用Stockwell变换结果矩阵，得到频谱，设置能量阈值，频率范围，计算基频与基音周期。请给我matlab代码

好的，以下是一个简单的基音频率估计的matlab代码，其中包括了分帧、Stockwell变换以及基音周期的计算：

% 读入语音信号
[x, fs] = audioread('speech.wav');

% 设置参数
frame_length = 20; % 帧长（ms）
frame_shift = 10; % 帧移（ms）
f0_min = 60; % 最小基频（Hz）
f0_max = 400; % 最大基频（Hz）
energy_threshold = 0.1; % 能量阈值（相对于最大值）
n_freq = 512; % Stockwell变换后的频率点数

% 将时间域信号分帧
frame_length = round(frame_length/1000*fs);
frame_shift = round(frame_shift/1000*fs);
n_frames = floor((length(x) - frame_length)/frame_shift) + 1;
frames = zeros(frame_length, n_frames);
for i = 1:n_frames
    frames(:, i) = x((i-1)*frame_shift+1 : (i-1)*frame_shift+frame_length);
end

% 对每一帧进行Stockwell变换
f = linspace(0, fs/2, n_freq);
S = zeros(n_freq, n_frames);
for i = 1:n_frames
    S(:, i) = st(Spectrogram(frames(:, i), hann(frame_length)), f);
end

% 计算每一帧的基音周期
f0 = zeros(1, n_frames);
for i = 1:n_frames
    % 找到能量最大的频率范围
    energy = abs(S(:, i)).^2;
    energy_threshold = max(energy) * energy_threshold;
    freq_range = find(energy > energy_threshold & f > f0_min & f < f0_max);
    
    % 计算自相关函数
    r = xcorr(frames(:, i));
    r = r(frame_length:end);
    
    % 搜索基音周期
    r_max = max(r(freq_range));
    if r_max > 0.3 * max(r)
        f0(i) = fs / freq_range(find(r == r_max, 1));
    else
        f0(i) = 0;
    end
end

% 绘制基音频率曲线
t = (1:n_frames) * frame_shift / fs;
plot(t, f0);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Fundamental frequency (Hz)');

需要注意的是，该代码仅供参考，实际应用中还需要根据具体情况进行参数调整、算法改进等操作。另外，Stockwell变换可以通过matlab中的st函数实现，但是需要安装signal processing toolbox。

心电信号stockwell变换matlab代码

以下是心电信号的Stockwell变换的MATLAB代码：

function [S, f, t] = stockwell_transform(x,fs)

% Input:
% x: 输入信号
% fs: 采样率

% Output:
% S: Stockwell变换结果
% f: 频率向量
% t: 时间向量

N = length(x);

% 设置频率向量
f = linspace(0,fs/2,N/2+1);

% 设置时间向量
t = (1:N) / fs;

% 初始化STFT和Stockwell矩阵
STFT = zeros(N,N);
S = zeros(N,N);

% 计算STFT矩阵
for n = 1:N
    % 对x中第n个采样进行加窗处理
    w = hamming(N)'; 
    xw = x.*w;
    
    % 计算FFT并存储结果到STFT矩阵中
    STFT(:,n) = abs(fft(xw)).^2;
end

% 计算Stockwell变换矩阵
for m = 1:N
    % 对STFT中第m个频率进行加窗处理
    w = hamming(N)'; 
    STFTw = STFT.*w;
    
    % 计算Stockwell变换结果并存储到S矩阵中
    S(m,:) = fftshift(ifft(STFTw(m,:)));
end

% 将结果进行归一化处理
S = S ./ sqrt(f(2)-f(1)) / sqrt(t(2)-t(1));

% 只保留正频率部分
S = S(1:N/2+1,:);

% 将结果进行转置，使得时间轴在x轴上，频率轴在y轴上
S = S';

end

使用方法：

% 示例
load('ecg.mat');
[S, f, t] = stockwell_transform(ecg, 1000); % 假设采样率为1000Hz
imagesc(t,f,abs(S));
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
colorbar;

注：该代码依赖于MATLAB的信号处理工具箱。如果没有安装该工具箱，请在MATLAB命令行中输入`ver`查看MATLAB版本并下载对应的工具箱。