在一个波浪时间序列中，波高最大的波浪成为最大波高，极为Hmax,对应周期为Tmax, 序列中连续N 个波中从最大的波高开始，前N/ 10 个最大波的平均值称为 1/10大波的平均波高．记为 ，又称为显著波高，其对应的波的周期平均值为T1/10，同样波列中最大的 1 / 3 个大波的平均值．记为 , 又称为有效波高，其对应的波的平均周期为有效波周期T1/3. (1)利用MATLAB编写计算函数计算最大波高和最大波周期显著波高，显著波周期和有效波高，有效波周期。并对实测数据就行计算。 (2)利用瑞利分布和韦布尔分布对该波浪序列的分布进行拟合，比较哪种分布函数拟合较好

对于第一部分，可以编写MATLAB函数如下：

function [Hmax,Tmax,H1_10,T1_10,H1_3,T1_3] = waveStatistics(timeSeries)
% 计算波浪序列的统计量
% 输入：timeSeries-波浪时间序列
% 输出：Hmax-最大波高，Tmax-最大波周期
%      H1_10-1/10大波的平均波高，T1_10-1/10大波的平均波周期
%      H1_3-1/3大波的平均波高，T1_3-1/3大波的平均波周期

% 计算最大波高和最大波周期
[Hmax,idx] = max(timeSeries(:,2));
Tmax = timeSeries(idx,1);

% 计算1/10大波的平均波高和平均波周期
n = length(timeSeries);
[~,idx] = sort(timeSeries(:,2),'descend');
n1_10 = round(n/10);
H1_10 = mean(timeSeries(idx(1:n1_10),2));
T1_10 = mean(timeSeries(idx(1:n1_10),1));

% 计算1/3大波的平均波高和平均波周期
n1_3 = round(n/3);
H1_3 = mean(timeSeries(idx(1:n1_3),2));
T1_3 = mean(timeSeries(idx(1:n1_3),1));

end

对于第二部分，可以使用MATLAB中的`fitdist`函数进行拟合，代码如下：

% 读取波浪序列数据
data = load('waveData.txt');

% 拟合瑞利分布
pdRayleigh = fitdist(data(:,2),'Rayleigh');
x = linspace(0,max(data(:,2)),100);
yRayleigh = pdf(pdRayleigh,x);

% 拟合韦布尔分布
pdWeibull = fitdist(data(:,2),'Weibull');
yWeibull = pdf(pdWeibull,x);

% 绘制拟合结果
figure;
histogram(data(:,2),'Normalization','pdf');
hold on;
plot(x,yRayleigh,'r','LineWidth',2);
plot(x,yWeibull,'g','LineWidth',2);
xlabel('Wave Height (m)');
ylabel('Probability Density');
legend('Data','Rayleigh','Weibull');

其中，`waveData.txt`为实测数据，每行包含波浪序列中某一时刻的时间和波高。运行上述代码后，将会得到拟合结果，可以通过比较拟合曲线和实测数据的分布情况来判断哪种分布函数拟合效果更好。