function pdf_all = pdf_all_func(x, mu, sigma) % x: 输入矩阵 % mu: 均值向量，默认为 [0;0;0] % sigma: 标准差向量，默认为 [1;1;1] % pdf_all: 每个元素的概率密度值 if nargin < 2 mu = [0;0;0]; end if nargin < 3 sigma = [1;1;1]; end pdf_all = zeros(size(x)); % 定义一个与 x 同尺寸的矩阵 for kk = 1:size(x, 2) pdf_all(:,kk) = normpdf(x(:,kk), mu(kk), sigma(kk)); end

这是一个 MATLAB 函数，它用于计算输入矩阵 x 中每个元素的概率密度值。其中，mu 是均值向量，默认为 [0;0;0]，sigma 是标准差向量，默认为 [1;1;1]。如果用户没有提供 mu 和 sigma，则会使用默认值。

该函数首先检查输入参数的数量，如果输入参数的数量小于 2，则 mu 被设置为默认值。如果输入参数的数量小于 3，则 sigma 被设置为默认值。

接下来，该函数创建一个与 x 同尺寸的矩阵 pdf_all，并将其初始化为 0。然后，使用 for 循环遍历 x 中的每个元素，并使用 normpdf 函数计算该元素的概率密度值，并将该值存储在 pdf_all 中相应的位置中。

最后，该函数返回 pdf_all，其中包含了 x 中每个元素的概率密度值。

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function pdf_all = pdf_all_func(x, mu, sigma) % x: 输入矩阵 % mu: 均值向量 % sigma: 标准差向量 % pdf_all: 每个元素的概率密度值 pdf_all = zeros(size(x)); % 定义一个与 x 同尺寸的矩阵 for kk = 1:size(x, 2) pdf_all(:,kk) = normpdf(x(:,kk), mu(kk), sigma(kk)); end

这段代码实现了一个函数，输入参数 x、mu 和 sigma，输出每个元素的概率密度值。其中 x 是一个输入矩阵，mu 是均值向量，sigma 是标准差向量，pdf_all 是一个与 x 同尺寸的矩阵，用于存储每个元素的概率密度值。在函数中，使用了 normpdf 函数计算每个元素的概率密度值，然后将其存储在 pdf_all 矩阵中返回。

pdf_all = zeros(size(x)); % 定义一个与 x 同尺寸的矩阵 for kk = 1:size(x, 2) pdf_all(:,kk) = normpdf(x(:,kk), mu(kk), sigma(kk)); end变成函数句柄

你可以将上述代码封装在一个函数中，函数名可以为 "pdf_all_func"，然后将函数句柄指向这个函数。

函数代码如下：

function pdf_all = pdf_all_func(x, mu, sigma)
% x: 输入矩阵
% mu: 均值向量
% sigma: 标准差向量
% pdf_all: 每个元素的概率密度值

pdf_all = zeros(size(x)); % 定义一个与 x 同尺寸的矩阵
for kk = 1:size(x, 2)
    pdf_all(:,kk) = normpdf(x(:,kk), mu(kk), sigma(kk));
end

将函数句柄指向该函数：

pdf_all_handle = @pdf_all_func;