请具体解释以下代码的功能：L120=floor( 120* Srate/ 1000); noise= noisy_speech( 1: L120); noise_autoc= xcorr( noise, len- 1, 'biased'); Rn= toeplitz( noise_autoc( len: end)); bartlett_win= bartlett( 2* len- 1); n_autoc_win= noise_autoc.* bartlett_win; for k= 0: N- 1 Phi_w( k+ 1)= n_autoc_win( P: 2P-1)' * 2 ... cos( 2* pi* k* (0: P- 1)'/ N)- n_autoc_win( P); end Phi_w= Phi_w'; n_start= 1; Nframes= floor( length( noisy_speech)/ (N/ 2))- 1; x_overlap= zeros( Nover2, 1);

这段代码的功能是进行语音信号的降噪处理。具体来说：

1. 第一行代码 `L120=floor( 120* Srate/ 1000)` 计算了采样率为 `Srate` 的情况下，对应的 120 毫秒时长的采样点数，向下取整后存储在变量 `L120` 中。

2. 第二行代码 `noise= noisy_speech( 1: L120)` 从噪声混杂的语音信号中取出前 `L120` 个采样点，存储在变量 `noise` 中，作为噪声信号。

3. 第三行代码 `noise_autoc= xcorr( noise, len- 1, 'biased')` 计算了噪声信号的自相关函数，存储在变量 `noise_autoc` 中。

4. 第四行代码 `Rn= toeplitz( noise_autoc( len: end))` 根据噪声信号的自相关函数构造了一个 Toeplitz 矩阵，并存储在变量 `Rn` 中。

5. 第五行代码 `bartlett_win= bartlett( 2* len- 1)` 生成了一个长度为 `2*len-1` 的巴特利特窗函数，存储在变量 `bartlett_win` 中。

6. 第六行代码 `n_autoc_win= noise_autoc.* bartlett_win` 将噪声信号的自相关函数和巴特利特窗函数相乘，得到加窗后的自相关函数，存储在变量 `n_autoc_win` 中。

7. 第七行到第十一行代码通过循环计算了信号的功率谱密度估计（PSD），其中参数 `N` 为 DFT 的点数，变量 `Phi_w` 存储了最终的 PSD 值。

8. 第十二行代码 `n_start= 1` 初始化变量 `n_start` 为 1，表示从信号的第一个采样点开始处理。

9. 第十三行代码 `Nframes= floor( length( noisy_speech)/ (N/ 2))- 1` 根据信号的长度和 DFT 点数计算出需要处理的帧数，存储在变量 `Nframes` 中。

10. 第十四行代码 `x_overlap= zeros( Nover2, 1)` 初始化变量 `x_overlap` 为长度为 `Nover2` 的全零向量，其中 `Nover2` 表示 DFT 点数的一半。在后续的处理中，该变量用于存储前一帧的后半部分信号，以便与当前帧的前半部分信号进行重叠相加。

综上所述，这段代码实现了对语音信号进行降噪处理的核心算法，其中包括了自相关函数的计算、巴特利特窗的加窗、功率谱密度估计等步骤。