请解释如何在Matlab中生成正态分布随机序列，并且详细说明如何进行功率谱估计和自相关函数的分析。请提供相应的Matlab代码示例。

在Matlab中，生成正态分布随机序列并进行功率谱估计和自相关函数分析是随机过程分析的重要内容。首先，可以通过内置函数`randn`生成所需的正态分布随机序列。接下来，利用傅里叶变换和自相关函数的定义，可以计算序列的功率谱密度和自相关函数。以下是具体的实现步骤和代码示例：

参考资源链接：[Matlab随机过程模拟与分析实战](https://wenku.csdn.net/doc/nu7q527668?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **生成正态分布随机序列**：
使用Matlab函数`randn`可以生成均值为0，方差为1的标准正态分布随机数。如果需要生成特定均值和方差的正态随机序列，可以通过线性变换实现，即`new_sequence = sigma * randn(size(old_sequence)) + mu`，其中`sigma`是标准差，`mu`是均值。

   % 生成一个长度为1000的标准正态分布随机序列
   sequence = randn(1, 1000);
   % 转换为均值为1，方差为4的正态分布随机序列
   mu = 1;
   sigma = 2; % 方差为4，标准差为2
   sequence = sigma * sequence + mu;

2. **计算功率谱密度**：
功率谱密度可以通过对信号进行快速傅里叶变换（FFT）并计算其模的平方得到。使用Matlab中的`fft`函数可以实现这一点。

   % 对序列进行FFT变换
   fft_sequence = fft(sequence);
   % 计算单边功率谱密度
   N = length(sequence); % 序列长度
   P2 = abs(fft_sequence).^2 / N;
   P1 = P2(1:N/2+1); % 保留一半的数据进行绘图
   P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1); % 双边谱变单边谱
   f = (0:N/2)/N; % 频率轴

3. **计算自相关函数**：
自相关函数通常用来分析序列自身的统计特性。在Matlab中，可以使用内置函数`xcorr`来计算。

   % 计算序列的自相关函数
   [acf, lags] = xcorr(sequence, 'biased');

4. **绘图展示结果**：
利用Matlab的绘图功能，可以直观地展示功率谱密度和自相关函数的图形。

   % 绘制功率谱密度图
   figure;
   plot(f, P1);
   title('功率谱密度');
   xlabel('频率 (Hz)');
   ylabel('|P(f)|^2');

   % 绘制自相关函数图
   figure;
   plot(lags, acf);
   title('自相关函数');
   xlabel('滞后');
   ylabel('自相关值');

通过上述步骤，我们不仅能够在Matlab中生成所需的正态分布随机序列，还能够计算并可视化其功率谱密度和自相关函数。这些分析对于理解信号的频域特性和时间依赖性具有重要意义。如果需要进一步深入了解随机过程模拟与分析的理论和实践，推荐参考《Matlab随机过程模拟与分析实战》一书，该书提供了丰富的实验内容和详细的操作指导。

参考资源链接：[Matlab随机过程模拟与分析实战](https://wenku.csdn.net/doc/nu7q527668?spm=1055.2569.3001.10343)