改进这段代码x=rand(1,201); [r1,lags]=xcorr(x); figure(1); plot(lags/200,r1); title(‘（0,1）均匀分布白噪声的自相关函数’); y=fft(r1); y1=fftshift(y); x1=(0:length(y1)-1)‘200/length(y1)-100; y2=abs(y1); figure(2); plot(x1,10log(10*y2)) title(’（0,1）均匀分布白噪声的功率谱密度’);

这段代码存在一个问题，即在绘制功率谱密度图时，使用了10log函数，但是函数名和参数没有用正确的语法书写。应该使用10*log10函数来计算对数。此外，代码中还可以进行一些改进和优化。

以下是我给出的改进代码：

% 生成（0,1）均匀分布的白噪声
x = rand(1, 201);

% 计算自相关函数
[r1, lags] = xcorr(x);

% 绘制自相关函数图像
figure(1);
plot(lags / 200, r1);
title('(0,1)均匀分布白噪声的自相关函数');
xlabel('Lags');
ylabel('Correlation');

% 计算功率谱密度
y = fft(r1);
y1 = fftshift(y);
power = abs(y1) .^ 2 / length(y1);

% 绘制功率谱密度图像
figure(2);
x1 = (-100:100) / 200; % 优化了x1的计算方式
plot(x1, 10 * log10(power));
title('(0,1)均匀分布白噪声的功率谱密度');
xlabel('Frequency');
ylabel('Power (dB)');

这段代码首先生成（0,1）均匀分布的白噪声，然后计算自相关函数并绘制自相关函数图像。接着，计算功率谱密度并绘制功率谱密度图像。在计算功率谱密度时，我们使用了频谱的模的平方除以样本数来计算功率谱密度。最后，我们优化了x1的计算方式，使其更加简洁。