基于matlab的音频节奏检测代码，要求使用傅立叶变换实现，显示检测结果。并详细注释

以下是一个基于MATLAB的音频节奏检测代码，使用傅立叶变换实现，并显示检测结果，同时附带详细注释：

% 音频节奏检测代码
% 使用傅立叶变换实现，需要输入一个音频文件的路径作为参数

function [beats, spectrum] = beat_detection(audio_file_path)

% 读取音频文件
[x, fs] = audioread(audio_file_path);

% 提取单声道信号
if size(x, 2) > 1
    x = mean(x, 2);
end

% 计算短时音频能量
win_size = round(0.05 * fs);
win = hamming(win_size);
hop_size = round(win_size / 2);
xlen = length(x);
x = [zeros(win_size, 1); x; zeros(win_size, 1)];
n_frames = floor((xlen + win_size) / hop_size) - 1;
energy = zeros(n_frames, 1);
for i = 1:n_frames
    start_idx = (i - 1) * hop_size + 1;
    end_idx = start_idx + win_size - 1;
    frame = x(start_idx:end_idx) .* win;
    energy(i) = sum(frame .^ 2);
end

% 计算短时傅立叶变换（STFT）
n_fft = 2^nextpow2(win_size);
h = hann(win_size, 'periodic');
spectrum = zeros(n_fft/2 + 1, n_frames);
for i = 1:n_frames
    start_idx = (i - 1) * hop_size + 1;
    end_idx = start_idx + win_size - 1;
    frame = x(start_idx:end_idx) .* h;
    spectrum(:, i) = abs(fft(frame, n_fft)) .^ 2 / (n_fft * sum(h .^ 2));
end

% 计算平均能量
avg_energy = mean(energy);

% 计算频谱的平均值
avg_spectrum = mean(spectrum, 2);

% 检测节拍
beats = zeros(n_frames, 1);
for i = 1:n_frames
    if energy(i) > 1.2 * avg_energy && spectrum(1, i) > 1.5 * avg_spectrum(1)
        beats(i) = 1;
    end
end
beats = find(beats);

% 显示检测结果
t = (1:n_frames) * hop_size / fs;
plot(t, energy, 'b', t, spectrum(1, :), 'r', t(beats), energy(beats), 'go');
legend('Energy', 'Spectrum', 'Beat');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Beat Detection');

end

该代码的实现方式如下：

1. 读取音频文件并提取单声道信号。
2. 计算短时音频能量和短时傅立叶变换（STFT），其中使用了汉明窗来平滑信号。
3. 计算平均能量和频谱的平均值。
4. 检测节拍，如果一帧的能量大于平均能量的1.2倍且频谱的第一个元素大于平均频谱的1.5倍，则将该帧标记为节拍。
5. 最后返回所有标记为节拍的帧的索引，并显示检测结果，其中能量和频谱用蓝色和红色曲线表示，检测到的节拍用绿色圆点表示。

该代码中的注释可以帮助理解代码的实现原理和每个步骤的作用。需要注意的是，该代码仅作为示例，可能不适用于所有类型的音频文件和节奏检测任务。同时，该代码中的图形界面需要在MATLAB中运行才能正确显示。