修改fs=1000; N=2*fs; x=normrnd(2,sqrt(5),1,N); subplot(2,1,1); R=xcorr(x,'unbiased'); plot; title('N (2,5)正态白噪声自相关函数'); subplot(2,1,2); periodogram(x,[],512,fs); title('N (2,5)正态白噪声功率谱密度');

在这段代码中，缺少了plot函数的参数，应该将其修改为plot(R)，以便绘制出自相关函数的图像。修改后的代码如下：

fs = 1000;
N = 2 * fs;
x = normrnd(2, sqrt(5), 1, N);

subplot(2, 1, 1);
R = xcorr(x, 'unbiased');
plot(R);
title('N (2,5)正态白噪声自相关函数');

subplot(2, 1, 2);
periodogram(x, [], 512, fs);
title('N (2,5)正态白噪声功率谱密度');

这样就可以正确地绘制出自相关函数和功率谱密度的图像了。

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修改fs=1000; N=2*fs; x=normrnd(2,sqrt(5),1,N); subplot(2,1,1); R=xcorr(x,'unbiased'); plot®; title('N (2,5)正态白噪声自相关函数'); subplot(2,1,2); periodogram(x,[],512,fs); title('N (2,5)正态白噪声功率谱密度');

这段代码生成了一个长度为2秒、采样频率为1000Hz、均值为2、方差为5的正态分布白噪声信号，并绘制了其自相关函数和功率谱密度。

在自相关函数的图像中，横轴表示时间差，纵轴表示信号的自相关系数。可以看出，自相关函数在0时刻（即信号自身与自身的相关）处达到峰值，其余时间差处的自相关系数趋近于0，这符合白噪声的特点。

在功率谱密度的图像中，横轴表示频率，纵轴表示信号的功率谱密度。可以看出，该白噪声信号在所有频率上的功率谱密度都比较均匀，也符合白噪声的特点。

clear all x=normrnd(0,sqrt(2),1,1000); y=normrnd(0,sqrt(2),1,1000); a=sqrt(x.^2+y.^2); for k=1:1000 if (x(k)>0)&(y(k)>=0) ph(k)=atan(y(k)/x(k)); end if (x(k)>0)&(y(k)<0) ph(k)=2*pi+atan(y(k)/x(k)); end if (x(k)<0) ph(k)=pi+atan(y(k)/x(k)); end if (x(k)==0)&(y(k)>0) ph(k)=pi/2; end if (x(k)==0)&(y(k)<0) ph(k)=3*pi/2; end end ma=mean(a) th_ma=sqrt(pi/2)*sqrt(2) % A 均值的理论值 vr_a=var(a,1) th_vr_a=(2-pi/2)*2 % A 方差的理论值 mph=mean(ph) th_mph=pi % ph 均值的理论值 vr_ph=var(ph,1) th_vr_ph=(2*pi-0)^2/12 % ph 方差的理论值 z1=a'*ph; m11=mean(mean(z1)) % 相关矩 z2=(a'-ma)*(ph-mph); u11=mean(mean(z2)) %协方差 帮我写中文注释去，这是matlab程序

清空所有变量

clear all

生成两个标准差为根号下2的正态分布随机变量x和y，每个变量有1000个样本

x=normrnd(0,sqrt(2),1,1000);
y=normrnd(0,sqrt(2),1,1000);

计算模长a

a=sqrt(x.^2+y.^2);

对每个样本计算极角ph

for k=1:1000
    if (x(k)>0)&(y(k)>=0)
        ph(k)=atan(y(k)/x(k));
    end
    if (x(k)>0)&(y(k)<0)
        ph(k)=2*pi+atan(y(k)/x(k));
    end
    if (x(k)<0)
        ph(k)=pi+atan(y(k)/x(k));
    end
    if (x(k)==0)&(y(k)>0)
        ph(k)=pi/2;
    end
    if (x(k)==0)&(y(k)<0)
        ph(k)=3*pi/2;
    end
end

计算模长a的均值ma

ma=mean(a)

计算模长a的理论均值th_ma

th_ma=sqrt(pi/2)*sqrt(2)

计算模长a的方差vr_a

vr_a=var(a,1)

计算模长a的理论方差th_vr_a

th_vr_a=(2-pi/2)*2

计算极角ph的均值mph

mph=mean(ph)

计算极角ph的理论均值th_mph

th_mph=pi

计算极角ph的方差vr_ph

vr_ph=var(ph,1)

计算模长a和极角ph的相关矩z1

z1=a'*ph;

计算相关矩z1的均值m11

m11=mean(mean(z1))

计算模长a和极角ph的协方差z2

z2=(a'-ma)*(ph-mph);

计算协方差z2的均值u11

u11=mean(mean(z2))