三维空间核密度估计中无条件核密度估计、空间动态核密度估计和空间静态核密度估计可实现的matlab代码

以下是三维空间核密度估计中无条件核密度估计、空间动态核密度估计和空间静态核密度估计的Matlab代码示例。

1. 无条件核密度估计

% 生成三维正态分布样本
mu = [0 0 0];
sigma = [1 0.5 0;0.5 2 0;0 0 3];
R = chol(sigma);
X = repmat(mu,1000,1) + randn(1000,3)*R;

% 无条件核密度估计
[f,xi] = ksdensity(X);

% 绘制概率密度函数
plot3(X(:,1),X(:,2),X(:,3),'r.','MarkerSize',5)
hold on;
ksdensity(X);

2. 空间动态核密度估计

% 生成三维正态分布样本
mu = [0 0 0];
sigma = [1 0.5 0;0.5 2 0;0 0 3];
R = chol(sigma);
X = repmat(mu,1000,1) + randn(1000,3)*R;

% 设置参数
n = 50;
t = linspace(0,10*pi,n)';
x = [cos(t) sin(t) t/(10*pi)];
dx = [diff(x);x(1,:)-x(end,:)];

% 空间动态核密度估计
f = ksdensity(X,x,'Weights',dx,'Bandwidth',0.5);

% 绘制概率密度函数
surf(x(:,1),x(:,2),x(:,3),reshape(f,n,1));

3. 空间静态核密度估计

% 生成三维正态分布样本
mu = [0 0 0];
sigma = [1 0.5 0;0.5 2 0;0 0 3];
R = chol(sigma);
X = repmat(mu,1000,1) + randn(1000,3)*R;

% 设置参数
n = 50;
x = linspace(-5,5,n)';
[X,Y,Z] = meshgrid(x,x,x);
X = X(:); Y = Y(:); Z = Z(:);
x = [X Y Z];

% 空间静态核密度估计
f = ksdensity(X,x,'Bandwidth',0.5);

% 绘制概率密度函数
isosurface(X,Y,Z,reshape(f,n,n,n),0.03);

以上代码仅供参考，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。