在Matlab中，Welch方法相比周期图法在进行信号功率谱密度估计时有哪些优势和局限性？请结合代码示例进行说明。

Welch方法在Matlab中进行信号功率谱密度估计时，相比于周期图法，具有更佳的频率分辨率和更小的方差，能够提供更为平滑的谱估计结果。具体来说，Welch方法通过将信号分段，每段信号使用窗函数进行加权，然后计算每一段的周期图并取平均，从而得到更可靠的功率谱估计。这种方法显著减少了由于窗函数引入的旁瓣泄漏问题，并且通过分段和重叠技术，能够有效减少随机误差，从而得到更为精确的谱估计。

参考资源链接：[Matlab谱分析教程：功率谱与相关序列](https://wenku.csdn.net/doc/d2uj3cg0a1?spm=1055.2569.3001.10343)

在Matlab中，可以使用`pwelch`函数来实现Welch方法的功率谱密度估计。以下是一个简单的代码示例：

    % 假设x为待分析的信号，Fs为采样频率
    [pxx, f] = pwelch(x, [], [], [], Fs);
    plot(f, 10*log10(pxx))
    xlabel('Frequency (Hz)')
    ylabel('Power/Frequency (dB/Hz)')

在上述代码中，`pwelch`函数默认使用汉明窗进行加权，并且通过重叠技术减少了泄漏效应，提高了估计的稳定性。`10*log10(pxx)`将功率谱密度单位从线性单位转换为分贝单位（dB/Hz），方便观察和分析。

对比周期图法，Welch方法的局限性在于计算过程更复杂，需要更多的计算资源。而且，由于对信号进行分段处理，其时间分辨率会降低，即无法分辨比窗函数宽度更短的瞬态信号。此外，窗函数的选择、分段的长度和重叠的程度都需要根据具体信号的特点进行仔细选择，以达到最佳的估计效果。

如果想要详细了解Welch方法和周期图法在Matlab中的应用，以及如何根据实际信号特点选择合适的参数，建议深入学习《Matlab谱分析教程：功率谱与相关序列》。该教程对这些方法的原理和实现有着详细的阐述，能够帮助你更好地掌握信号处理的核心技术。

参考资源链接：[Matlab谱分析教程：功率谱与相关序列](https://wenku.csdn.net/doc/d2uj3cg0a1?spm=1055.2569.3001.10343)