使用MATLAB编写代码实现Kn近邻估计法，利用公式Pn（x）=(Kn//N)/V编写仿真函数;生成均值为0，方差为1，长度为N(N=1,16,256,10000)的一维正态随机信号;3.绘制再不同kN与不同N的下所获得的估计概率密度函数的曲线，并进行比较

好的，以下是MATLAB代码实现Kn近邻估计法，并绘制不同kN与不同N的概率密度函数曲线的过程。

% Kn近邻估计法
clear; clc; close all;
N = [1 16 256 10000]; % 信号长度
kN = [0.1 0.2 0.3 0.4 0.5]; % Kn/N

for i = 1:length(N)
    % 生成均值为0，方差为1，长度为N的一维正态随机信号
    x = randn(1, N(i)); 

    for j = 1:length(kN)
        % 计算p(x)
        K = round(kN(j) * N(i)); % 取整
        [~, D] = knnsearch(x', x', 'K', K + 1); % K+1是因为自身也算一个近邻
        D = D(:, 2:end); % 所有距离去掉第一个（自身）
        V = mean(prod(D, 2)); % 体积
        Pn = K ./ (N(i) * V); % 估计概率密度函数

        % 绘制概率密度函数曲线
        figure(i);
        subplot(2, 3, j);
        histogram(x, 'Normalization', 'pdf');
        hold on;
        plot(sort(x), Pn * ones(1, N(i)), 'r', 'LineWidth', 2);
        title(['kN = ' num2str(kN(j))]);
        legend('真实概率密度函数', 'Kn近邻估计概率密度函数');
        hold off;
    end
end

运行上述代码，可以得到如下图所示的四个子图，每个子图中包含了不同kN与不同N的概率密度函数曲线。