怎么在matlab中画出连续功率谱的95%信度检验曲线

在 Matlab 中，可以使用 `pwelch` 函数计算信号的功率谱密度，并使用 `chi2inv` 函数计算 95% 信度水平下的值。然后，可以使用 `plot` 函数绘制功率谱密度和信度检验曲线。

以下是一个示例代码：

% 生成随机信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
x = sin(2*pi*50*t) + randn(size(t));

% 计算功率谱密度和信度检验曲线
[Pxx,f] = pwelch(x,[],[],[],fs); % 计算功率谱密度
df = mean(diff(f)); % 频率分辨率
N = length(x); % 信号长度
alpha = 0.05; % 信度水平
chisquare_val = chi2inv([alpha/2, 1-alpha/2], 2*N); % 计算卡方分布的阈值
confidence_interval = N*df*chisquare_val/2; % 计算信度区间
lower_bound = Pxx - confidence_interval(1); % 下限
upper_bound = Pxx + confidence_interval(2); % 上限

% 绘制功率谱密度和信度检验曲线
figure;
plot(f, Pxx, 'linewidth', 2); % 绘制功率谱密度
hold on;
plot(f, lower_bound, 'r--', 'linewidth', 2); % 绘制下限
plot(f, upper_bound, 'r--', 'linewidth', 2); % 绘制上限
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Power/Frequency (dB/Hz)');
legend('Power Spectral Density', '95% Confidence Interval');

运行完上述代码后，会绘制出随机信号的功率谱密度和 95% 信度检验曲线。其中，红色虚线表示信度检验曲线。