[pks, locs] = findpeaks(b);

这是 MATLAB 中用于寻找向量 b 中的峰值位置和对应的峰值大小的函数。

具体解释如下：

- `b`：待寻找峰值的向量。
- `pks`：向量，包含 b 中所有峰值的大小。
- `locs`：向量，包含 b 中所有峰值的位置。

例如，如果我们有向量 `b = [2, 5, 1, 3, 6, 4, 2, 3]`，那么运行 `findpeaks(b)` 将返回：

pks = [5, 6, 3]
locs = [2, 5, 8]

其中，`pks` 中的 `5` 表示 `b` 中第二个位置的值为峰值，`6` 表示第五个位置的值为峰值，`3` 表示第八个位置的值为峰值；`locs` 中的 `2` 表示 `b` 中第二个位置为峰值，`5` 表示第五个位置为峰值，`8` 表示第八个位置为峰值。

相关问题

matlab使用findpeaks函数寻找图像的峰和谷，并使用动态阈值算法重新画图

MATLAB中可以使用`findpeaks`函数来寻找图像中的峰和谷。下面是一个示例代码：

% 读取图像
img = imread('example.jpg');

% 将图像转换为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算峰和谷
[pks, locs] = findpeaks(-gray_img);
[valleys, valleyLocs] = findpeaks(gray_img);

% 绘制图像
figure;
plot(gray_img);
hold on;
plot(locs, -pks, 'rv', 'MarkerFaceColor', 'r');
plot(valleyLocs, valleys, 'g^', 'MarkerFaceColor', 'g');

上面的代码将图像转换为灰度图后，使用`findpeaks`函数分别计算了峰和谷的位置。然后，使用`plot`函数将图像和峰谷位置绘制出来。

接下来，可以使用动态阈值算法来重新绘制图像。下面是一个示例代码：

% 计算局部阈值
T = adaptthresh(gray_img, 0.5);

% 对图像进行二值化
bw_img = imbinarize(gray_img, T);

% 绘制图像
figure;
plot(gray_img);
hold on;
plot(locs, -pks, 'rv', 'MarkerFaceColor', 'r');
plot(valleyLocs, valleys, 'g^', 'MarkerFaceColor', 'g');
plot(bw_img, 'b');

上面的代码使用`adaptthresh`函数计算了局部阈值，并使用`imbinarize`函数将图像进行了二值化。然后，使用`plot`函数将二值化图像和峰谷位置绘制出来。

需要注意的是，使用动态阈值算法重新绘制图像可能会使一些峰谷位置的误差变大，因此需要根据具体情况进行调整。

帮我在这段代码中增加求基音频率的代码“% 实验要求三：倒谱法基音周期检测 clc; close all; clear all; wlen=3200; inc=800; % 分帧的帧长和帧移 T1=0.05; % 设置基音端点检测的参数 [x,fs]=audioread('C:\Users\DELL\Desktop\C4_2_y.wav'); % 读入wav文件 x=x-mean(x); % 消去直流分量 x=x/max(abs(x)); % 幅值归一化 [voiceseg,vosl,SF,Ef,period]=pitch_Ceps(x,wlen,inc,T1,fs); %基于倒谱法的基音周期检测 fn=length(SF); time = (0 : length(x)-1)/fs; % 计算时间坐标 frameTime = FrameTimeC(fn, wlen, inc, fs); % 计算各帧对应的时间坐标 % 作图 subplot 211, plot(time,x,'k'); title('语音信号') axis([0 max(time) -1 1]); ylabel('幅值'); subplot 212; plot(frameTime,period,'k'); xlim([0 max(time)]); title('倒谱法基音周期检测'); xlabel('时间/s'); ylabel('样点数'); for k=1 : vosl % 标出有话段 nx1=voiceseg(k).begin; nx2=voiceseg(k).end; nxl=voiceseg(k).duration; fprintf('%4d %4d %4d %4d\n',k,nx1,nx2,nxl); subplot 211 line([frameTime(nx1) frameTime(nx1)],[-1 1],'color','r','linestyle','-'); line([frameTime(nx2) frameTime(nx2)],[-1 1],'color','b','linestyle','--'); subplot 212 line([frameTime(nx1) frameTime(nx1)],[0 150],'color','r','linestyle','-'); line([frameTime(nx2) frameTime(nx2)],[0 150],'color','b','linestyle','--'); end”

在代码的最后一个 for 循环内部，可以增加以下代码来求取基音频率：

% 求基音频率
for k = 1 : vosl
    nx1 = voiceseg(k).begin;
    nx2 = voiceseg(k).end;
    x_seg = x((nx1-1)*inc+1 : (nx2-1)*inc+wlen); % 取出当前帧对应的语音信号
    [r, ~] = xcorr(x_seg); % 自相关函数
    r = r(wlen : end); % 取出正半轴部分
    [pks, locs] = findpeaks(r); % 找到所有极大值点
    [~, max_idx] = max(pks); % 取最大极大值点
    p = locs(max_idx); % 基音周期
    f0 = fs/p; % 基音频率
    fprintf('第 %d 个音段的基音频率为 %f Hz\n', k, f0);
    % 在图上显示基音周期
    subplot(212)
    hold on
    line([frameTime(nx1) frameTime(nx1)], [0 150], 'color', 'r', 'linestyle', '-');
    line([frameTime(nx2) frameTime(nx2)], [0 150], 'color', 'b', 'linestyle', '--');
    plot(frameTime(nx1) + wlen/fs*p, f0, 'r*');
    hold off
end

注意，在添加这段代码之前，需要在代码开头加上 `findpeaks` 函数所在的 Matlab 工具箱路径，即：

addpath('C:\Program Files\MATLAB\R2021a\toolbox\signal\signal');

其中，`C:\Program Files\MATLAB\R2021a` 是 Matlab 的安装路径，根据自己的实际情况进行修改。