用MATLAB写出下列实验代码（6）产生-512点的随机序列x.（n)，并用x0（n)和x.（n)作线性卷积，观察卷积前后x0（n)频谱的变化。要求将x0（n）分成8段，分别采用重叠相加法和重叠保留法。

在MATLAB中，你可以使用`randn`函数生成一个随机序列，然后使用`conv`函数进行线性卷积。对于频谱变化的观察，可以利用`fft`和`ifft`函数对信号进行快速傅里叶变换。以下是完成这个实验的步骤：

% 生成随机序列x(n)
length_seq = 512;
x_n = randn(1, length_seq);

% 定义x0(n)作为你要使用的模板信号，这里假设它是一个已知的信号
x0_n = % 替换为你的模板信号

% 线性卷积
[conv_result, ~] = conv(x_n, x0_n, 'full');

% 分割x0(n)成8段，这里以96点为每一段长度，余数部分处理
segment_length = floor(length(x0_n) / 8);
segments_x0 = reshape(x0_n, segment_length, 8);

% 使用两种方法处理卷积
for i = 1:8
    overlap_sum = zeros(segment_length, 1);
    for j = 1:length(segments_x0{i})
        if j > segment_length - length(x_n)
            overlap_sum(j) = overlap_sum(j) + segments_x0{i}(j);
        else
            overlap_sum(j) = overlap_sum(j) + segments_x0{i}(j) * x_n(end - (j - 1));
        end
    end
    
    % Overlap and Save (重叠保留法)
    overlap_save = zeros(segment_length, 1);
    for j = 1:length(segments_x0{i}) - length(x_n) + 1
        overlap_save(j:j+length(x_n)-1) = overlap_save(j:j+length(x_n)-1) + segments_x0{i}(j:j+length(x_n)-1);
    end
    
    % 对结果应用FFT，并观察频谱变化
    [X_fft_i_sum, f] = fft(overlap_sum);
    [X_fft_i_save, ~] = fft(overlap_save);
    
    % 可能需要调整幅值以便于可视化
    X_fft_i_sum = abs(X_fft_i_sum);
    X_fft_i_save = abs(X_fft_i_save);
    
    % 显示和比较两者的频谱
    subplot(4, 2, i*2-1), plot(f, X_fft_i_sum), title(['Segment ' num2str(i) ' - Sum']);
    subplot(4, 2, i*2), plot(f, X_fft_i_save), title(['Segment ' num2str(i) ' - Save']);
end

%