时频分布图中脊线提取代码

以下是一个基于小波变换的时频分布图脊线提取的 Matlab 代码示例：

% 读入信号
[x, Fs] = audioread('example.wav');

% 计算小波变换
[wt, f] = cwt(x, 'amor', Fs);

% 计算小波系数的模值平方
wt_power = abs(wt).^2;

% 对小波系数的模值平方进行局部平滑
window_size = 21;
wt_power_smooth = movmean(wt_power, window_size, 2);

% 计算局部最大值，并将其作为脊线
thresh = 0.2*max(wt_power_smooth(:));
[row, col] = find(wt_power_smooth >= thresh);

% 绘制时频分布图和脊线
t = (0:length(x)-1)/Fs;
figure;
imagesc(t, f, wt_power_smooth);
set(gca, 'YDir', 'normal');
hold on;
plot(t(col), f(row), 'g', 'LineWidth', 2);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');
title('CWT Scalogram and Ridges');

在这个例子中，我们首先读入一个音频信号。然后，我们使用连续小波变换计算信号的时频分布图，并计算小波系数的模值平方。接着，我们对小波系数的模值平方进行局部平滑，以减小噪声对脊线的影响。然后，我们计算局部最大值，并将其作为脊线。最后，我们将时频分布图和脊线绘制出来，以便进行进一步的分析。