已知X=H*Rs*H',X的大小为L*L，其中Rs是源信号的协方差矩阵，H代表两个散射源的分布函数，我现在利用非负矩阵分解将X分解为W*H，然后通过迭代收敛求解W和H，最终h1取W矩阵的第一列，h2取W矩阵的第二列求解出了两个源信号的分布函数h1和h2，但是这个h1和h2无法体现两个源信号的概率分布，就是不管是高斯分布还是均匀分布，h1和h2的预测图长得都差不多，只能对源信号的中心角和散射角得到一个预测，请问有什么办法能够解决这个问题吗，

对于你的问题，你可以尝试以下方法来解决无法体现概率分布的问题：

1. 引入先验知识：你对源信号的概率分布有一定了解，可以将这些先验知识引入到非负矩阵分解的模型中。例如，你可以使用某种先验概率分布作为正则化项，以约束分解得到的分布函数符合预期的概率分布。

2. 后处理方法：在得到分解后的分布函数h1和h2之后，你可以对它们进行后处理，以更好地反映源信号的概率分布。例如，你可以对h1和h2进行平滑处理，使其更加紧凑或更接近某种特定的概率分布。

3. 多模型融合：尝试使用多个模型进行非负矩阵分解，并将它们的结果进行融合。不同模型可能会给出不同的分解结果，通过融合可以得到更准确和可靠的源信号分布函数。

4. 参数调节：调整非负矩阵分解算法的参数，例如学习率、正则化项系数等，以获得更好的结果。不同的参数设置可能会对最终的分布函数产生影响。

总之，通过引入先验知识、后处理、多模型融合和参数调节等方法，你可以尝试改进非负矩阵分解的结果，使得分解得到的分布函数更好地反映源信号的概率分布。