在Matlab中，如何生成一个高斯白噪声序列，并使用FFT分析其频谱特性？请提供具体的Matlab代码示例。

在数字信号处理中，分析随机序列的频谱特性是一个常见的任务。为了帮助你掌握这一技能，推荐查看这份资料：《Matlab数字信号处理详解：从产生到滤波与技巧》。这份资料将为你提供实用的示例和解决方案，直接关联到你当前的问题。

参考资源链接：[Matlab数字信号处理详解：从产生到滤波与技巧](https://wenku.csdn.net/doc/3t795ezyff?spm=1055.2569.3001.10343)

在Matlab中生成高斯白噪声序列，可以使用内置函数`randn`，它会生成一个服从标准正态分布（均值为0，方差为1）的随机数序列。接着，使用快速傅里叶变换（FFT）来分析这个序列的频谱特性。以下是具体的操作步骤和示例代码：

               % 参数设置
               n = 1024; % 序列长度
               fs = 1000; % 采样频率(Hz)
               t = (0:n-1)/fs; % 时间向量

               % 生成高斯白噪声序列
               white_noise = randn(1, n);

               % 进行快速傅里叶变换
               Y = fft(white_noise);

               % 计算双侧频谱和单侧频谱
               P2 = abs(Y/n);
               P1 = P2(1:n/2+1);
               P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);

               % 定义频率域 f
               f = fs*(0:(n/2))/n;

               % 绘制单侧频谱图
               figure;
               plot(f, P1)
               title('单侧幅度频谱');
               xlabel('频率 (Hz)');
               ylabel('|P1(f)|');

               % 注意：由于FFT结果是对称的，我们只需要显示一半的频谱即可。

在上述代码中，我们首先创建了一个长度为n的高斯白噪声序列，然后使用`fft`函数计算其FFT变换。之后，我们计算了单侧频谱，并使用`plot`函数绘制了其图像。通过分析频谱图，我们可以看到高斯白噪声在频域内的均匀分布特性。
在你熟悉了如何生成随机序列并进行FFT分析后，这份资料《Matlab数字信号处理详解：从产生到滤波与技巧》将是你进一步深入学习和掌握数字信号处理中的各种复杂技术和策略的宝贵资源。

参考资源链接：[Matlab数字信号处理详解：从产生到滤波与技巧](https://wenku.csdn.net/doc/3t795ezyff?spm=1055.2569.3001.10343)