間接法先由採樣序列x(n)估計其出自相關函數R(n)，然後對R(n)進行傅立葉變換，取模後便得到x(n)的功率譜估計。
Matlab代碼示例：
clear;
Fs=1000; %採樣頻率
n=0:1/Fs:1;
%產生含有噪聲的序列
xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n));
nfft=1024;
cxn=xcorr(xn,'unbiased'); %計算序列的自相關函數
CXk=fft(cxn,nfft);
Pxx=abs(CXk);
index=0:round(nfft/2-1);
k=index*Fs/nfft;
plot(k,Pxx(index+1));
其它求功率譜的方法請參考經典功率譜估計。
小技巧：
1. 上述代碼中求得的功率譜Pxx一共有nfft個值，所以其頻率分辨度爲Fs/nfft。注意Pxx是對稱的，這是因爲根據抽樣定理，源信號的最高頻率爲Fs/2。上述代碼中只顯示了前半部分，也就是0—Fs/2這一段。
2. 對隨機信號來說，時間上是無限的，樣本也是無窮多，因此其能量是無限的，屬於功率信號。但在實際計算過程中，所涉及的樣本數肯定是有限的，如果此時所有樣本值非負或者非正，採用功率譜估計方法會得到無法解釋的結果（功率主要分佈在頻率爲0或者附近的點，i don't konw why！！！）。此時可以先對採樣序列進行預處理（減去均值），使得處理後的序列均值爲0，然後進行功率譜估計會得到正確的結果。