给我一段matlab代码，利用Levinson-Durbin递推求功率谱，并估计出频率f1,f2的值

好的，以下是一段MATLAB代码，利用Levinson-Durbin递推求功率谱，并估计出频率f1,f2的值：

% 生成随机信号向量x
N = 512;
n = 0:N-1;
f1 = 0.1; f2 = 0.2;
x = 0.5*sin(2*pi*f1*n) + 0.3*sin(2*pi*f2*n) + randn(1,N);

% 计算自相关函数R
R = xcorr(x, 'biased');
M = length(R)-1;

% 初始化Levinson-Durbin递推算法的参数
a = zeros(1,M+1);
E = R(1);

% 计算a和E
for k = 1:M
    alpha = -a(1:k)*R(k+1:-1:2)'/E;
    a(1:k+1) = [a(1)+alpha, a(2:k+1)+fliplr(alpha)*a(1:k)];
    E = (1-alpha^2)*E;
end

% 计算功率谱
w = linspace(0,pi,512);
H = abs(freqz(1,a,w)).^2;

% 估计频率f1,f2的值
[~,I] = sort(H,'descend');
f_est = sort(w(I(1:2)))/(2*pi);

% 绘制结果图像
subplot(2,1,1);
plot(w/pi, H);
title('Power Spectrum');
xlabel('Normalized Frequency (\times\pi rad/sample)');
ylabel('Magnitude');
xlim([0 1]);

subplot(2,1,2);
plot(n/N,x);
title('Original Signal');
xlabel('Sample Number');
ylabel('Amplitude');

这段代码首先生成一个包含两个正弦波和高斯白噪声的随机信号向量x。然后，利用x的自相关函数R和Levinson-Durbin递推算法计算出线性预测系数向量a和预测误差能量E。接着，根据a计算出功率谱H，最后通过对H进行排序找到前两个最大值的位置，估计出频率f1和f2的频率值。最后，绘制出功率谱和原始信号的图像。