写一个基于稀疏表示的时频分析方法的matlab程序

以下是一个基于稀疏表示的时频分析方法的 MATLAB 程序：

% 读取音频文件
[x, Fs] = audioread('audio_file.wav');

% 稀疏表示参数
L = 512; % 窗口长度
K = 20; % 稀疏度
N = length(x); % 信号长度

% 生成窗口矩阵
D = dct(eye(L)); % DCT矩阵
W = zeros(N-L+1, N);
for i = 1:N-L+1
    W(i, i:i+L-1) = D;
end

% 信号稀疏表示
X = zeros(N, N-L+1);
for i = 1:N-L+1
    xw = x(i:i+L-1)';
    alpha = l1qc_logbarrier(xw, W, [], K); % L1范数最小化
    X(i, i:i+L-1) = alpha;
end

% 时频分析
spectrogram = abs(X);

% 绘制时频图
t = 0:(N-L)/(size(spectrogram,2)-1):N-1;
f = 0:Fs/L:Fs/2;
imagesc(t, f, spectrogram);
set(gca,'YDir','normal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Frequency (Hz)');

该程序首先读取一个音频文件，然后使用稀疏表示方法对信号进行时频分析。程序中使用DCT矩阵作为窗口矩阵，对信号进行稀疏表示，然后计算其时频图并绘制出来。程序中使用了l1qc_logbarrier函数实现L1范数最小化。