如何使用Matlab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？请提供具体的代码实现。

在随机过程分析中，生成正态分布随机序列是基础，而功率谱估计和自相关函数分析则是深入理解随机过程特性的关键步骤。为了帮助你完成这一任务，我推荐查看《Matlab随机过程模拟与分析实战》。这本书将会为你提供从基础到高级的一系列实验报告，涵盖随机过程模拟、特征分析和信号处理等多个方面。

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)

首先，我们需要使用Matlab的`randn`函数来生成所需的正态分布随机序列。`randn`函数能够生成标准正态分布的随机数，对于均值不为零或方差不为一的正态分布，我们可以使用线性变换来调整这些参数。以下是生成均值为1，方差为4的正态分布随机序列的示例代码：

mu = 1; % 均值
sigma = 2; % 标准差（方差的平方根）
N = 1000; % 序列长度
X = mu + sigma * randn(N, 1); % 生成随机序列

接下来，为了估计功率谱密度，我们可以使用Matlab的`fft`函数进行快速傅里叶变换，得到序列的频率分量。然后，通过取模平方并除以样本数量N来得到功率谱密度的估计值。示例代码如下：

L = N; % FFT的长度
P2 = abs(fft(X, L)).^2; % 双边谱
P1 = P2(1:L/2+1); % 单边谱
P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1);
f = (0:(L/2))/L*Fs; % 频率范围

最后，我们使用`xcorr`函数来计算序列的自相关函数，该函数提供了序列内部各时刻相关性的信息。示例代码如下：

[acf, lags] = xcorr(X, 'biased'); % 计算自相关函数
lags = lags/Fs; % 将滞后转换为时间

在实验报告《Matlab随机过程模拟与分析实战》中，你可以找到更多关于如何使用Matlab统计工具包和信号处理工具包进行特征分析的细节，以及如何处理实验数据和绘制结果图形的方法。这本资料不仅提供了理论知识，还包含了丰富的实践案例，非常适合正在学习Matlab随机过程分析的读者。

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)