请帮我解释这段代码，越详细越好clear; N=1000;n=0:N-1; Fs=500;t=n/Fs; lag=200; x1=90*sinc(pi*(n-0.1*Fs)); x2=50*sinc(pi*(n-0.3*Fs)); [c,lags]=xcorr(x1,x2,lag,'unbiased'); subplot(2,1,1) plot(t,x1,'r'); hold on; plot(t,x2,'b:'); legend('信号x1','信号x2'); xlabel('时间/s'); ylabel('x1(t)x2(t)'); title('信号x1和x2'); hold off; subplot(2,1,2) plot(lags/Fs,c,'r'); xlabel('时间/s'); ylabel('Rxy(t)'); title('信号x1和x2的相关');

这段代码用来展示如何计算两个信号之间的相关性。具体解释如下：

1. `clear`：清除 workspace 中的所有变量。

2. `N=1000`：指定采样点数为 1000。

3. `n=0:N-1`：生成一个包含 0 到 999 这 1000 个整数的行向量。

4. `Fs=500`：指定采样频率为 500 Hz。

5. `t=n/Fs`：计算每个采样点对应的时间，即将采样点按照时间顺序标号。

6. `lag=200`：设定计算相关的时滞范围为 -200 到 200。

7. `x1=90*sinc(pi*(n-0.1*Fs))`：生成一个包含 1000 个值的行向量，其中每个值都是按照 sinc 函数计算得出的，且频率为 0.1 倍采样频率。

8. `x2=50*sinc(pi*(n-0.3*Fs))`：生成一个包含 1000 个值的行向量，其中每个值都是按照 sinc 函数计算得出的，且频率为 0.3 倍采样频率。

9. `[c,lags]=xcorr(x1,x2,lag,'unbiased')`：计算信号 x1 和 x2 之间的相关系数。‘unbiased’ 参数表示采用无偏估计，即不追求计算出来的相关系数的期望值为真实值的更准确，而是采用无偏估计计算相关性。

10. `subplot(2,1,1)`：将图形窗口分成两行一列的子图区域，并将当前绘图区域设置为第一个子图。

11. `plot(t,x1,'r')`：在第一个子图中画出信号 x1 随时间的变化线条，线条颜色为红色。

12. `hold on`：保持第一个子图的当前绘图状态不变，即每次绘图不会清除之前绘制的内容。

13. `plot(t,x2,'b:')`：在第一个子图中画出信号 x2 随时间的变化线条，线条颜色为蓝色，且为虚线。

14. `legend('信号x1','信号x2')`：在第一个子图的右上角添加图例，分别表示红色表示的是信号 x1，蓝色虚线表示的是信号 x2。

15. `xlabel('时间/s')`：在第一个子图的 X 轴方向添加标签，标签文本为“时间/s”。

16. `ylabel('x1(t)x2(t)')`：在第一个子图的 Y 轴方向添加标签，标签文本为“x1(t)x2(t)”。

17. `title('信号x1和x2')`：添加第一个子图的标题。

18. `hold off`：恢复绘图区的默认设置，即不再保持之前绘图状态。

19. `subplot(2,1,2)`：将图形窗口分成两行一列的子图区域，并将当前绘图区域设置为第二个子图。

20. `plot(lags/Fs,c,'r')`：在第二个子图中画出信号 x1 和 x2 之间相关系数随时间时滞的变化，即时滞为 X 轴，相关系数为 Y 轴的曲线图。线条颜色为红色。

21. `xlabel('时间/s')`：在第二个子图的 X 轴方向添加标签，标签文本为“时间/s”。

22. `ylabel('Rxy(t)')`：在第二个子图的 Y 轴方向添加标签，标签文本为“Rxy(t)”。

23. `title('信号x1和x2的相关')`：添加第二个子图的标题。