写一下matlab的dsp.LinearPrediction函数

`dsp.LinearPrediction`是MATLAB中一个数字信号处理工具箱中的函数。这个函数的作用是对输入信号进行线性预测分析，输出预测系数和残差。具体的函数语法如下：

[LPCoeffs, residual] = dsp.LinearPrediction(input, order)

其中，`input`是输入信号，`order`是线性预测模型的阶数。`LPCoeffs`是一个`(order+1)`维的向量，表示线性预测模型的预测系数。`residual`是输入信号和预测信号之间的残差。

下面是一个示例：

% 生成一个带有噪声的信号
fs = 1000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
x = sin(2*pi*50*t) + randn(size(t)); % 信号

% 线性预测分析
order = 10; % 预测模型阶数
[LPCoeffs, residual] = dsp.LinearPrediction(x, order);

% 绘制预测信号和残差
y = filter([0 -LPCoeffs(2:end)], 1, x); % 预测信号
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, x, 'b', t, y, 'r');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
legend('Input signal', 'Predicted signal');
subplot(2,1,2);
plot(t, residual, 'k');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
title('Residual');

该代码会生成一个带有噪声的信号，然后对该信号进行线性预测分析，并绘制出预测信号和残差。