请解释以下代码：Rx= Ry- Rn; [U, D]= eig( Rx); dD= diag( D); dD_Q= find( dD> 0); Lambda= dD( dD_Q); U1= U( :, dD_Q); U1_fft= fft( U1, N); V= abs( U1_fft).^ 2; Phi_B= V* Lambda/ P; Phi_mask= mask( Phi_B( 1: N/ 2+ 1), N, Srate, NBITS); Phi_mask= [Phi_mask; flipud( Phi_mask( 2: N/ 2))]; Theta= V'* Phi_mask/ K; Ksi= V'* Phi_w/ K; gain_vals= exp( -eta_v* Ksi./ min( Lambda, Theta)); G= diag( gain_vals); H= U1* G* U1'; sub_start= 1; sub_overlap= zeros( P/2, 1); for m= 1: (2N/P- 1) sub_noisy= noisy( sub_start: sub_start+ P- 1); enhanced_sub_tmp= (H sub_noisy).* subframe_window; enhanced_sub( sub_start: sub_start+ P/2- 1)= ... enhanced_sub_tmp( 1: P/2)+ sub_overlap; sub_overlap= enhanced_sub_tmp( P/2+1: P); sub_start= sub_start+ P/2; end enhanced_sub( sub_start: sub_start+ P/2- 1)= sub_overlap; xi= enhanced_sub'.* frame_window; xfinal( n_start: n_start+ Nover2- 1)= x_overlap+ xi( 1: Nover2); x_overlap= xi( Nover2+ 1: N); n_start= n_start+ Nover2; end xfinal( n_start: n_start+ Nover2- 1)= x_overlap; wavwrite(xfinal, Srate, NBITS, outfile);

这段代码是一个语音增强算法的实现，主要包括以下步骤：

1. 计算语音信号的相关矩阵 Rx，并对 Rx 进行特征值分解，得到特征值 Lambda 和特征向量 U1；
2. 对特征向量 U1 进行快速傅里叶变换（FFT）得到频谱，通过频谱计算语音信号的功率谱 Phi_B，并根据降噪掩码 mask 得到降噪后的功率谱 Phi_mask；
3. 通过 Phi_mask 和 Phi_w 来估计语音信号的噪声功率谱 Theta 和信号加噪比 Ksi；
4. 根据 Theta 和 Ksi 计算各个频带的增益值 gain_vals，并构造增益矩阵 G；
5. 利用增益矩阵 G 对特征向量 U1 进行伸缩，得到增强滤波器 H；
6. 以重叠加窗的方式将语音信号分帧，并对每一帧进行语音增强处理，最后将处理后的语音信号进行叠加和重构。

其中，变量的含义如下：

- Rx：语音信号的相关矩阵；
- U、D：Rx 的特征向量和特征值；
- dD：特征值向量；
- dD_Q：选取 dD 中大于 0 的部分；
- Lambda：选取的特征值；
- U1：选取的特征向量；
- U1_fft：特征向量进行 FFT 后得到的频谱；
- V：频谱的模的平方；
- Phi_B：语音信号的功率谱；
- mask：降噪掩码；
- Phi_mask：降噪后的功率谱；
- Theta：噪声功率谱；
- Ksi：信号加噪比；
- gain_vals：各个频带的增益值；
- G：增益矩阵；
- H：增强滤波器；
- sub_start：分帧起始点；
- sub_overlap：分帧重叠部分；
- sub_noisy：每一帧的语音信号；
- enhanced_sub_tmp：增强后的子帧；
- enhanced_sub：重叠加窗后的子帧；
- xi：重叠加窗后的子帧；
- xfinal：重构后的语音信号；
- x_overlap：重叠部分；
- n_start：重构起始点；
- Nover2：每一帧的长度的一半。