sigmac = padarray(sigmac, [0 1999], 0, 'post');

对于你的代码中的这一行：

sigmac = padarray(sigmac, [0 1999], 0, 'post');

这行代码的作用是将 sigmac 矩阵在第二维度上添加 1999 个值为 0 的元素，使得 sigmac 的第二维度长度变为 2000。

具体来说，padarray 函数的第一个参数是要进行填充的矩阵，第二个参数是一个向量，用于指定在每个维度上添加的元素数目，第三个参数是要添加的元素值，第四个参数是指定添加元素的位置，'post' 表示在矩阵的末尾添加元素。

在这里，你的 sigmac 矩阵是一个 m×n 的矩阵，其中 m 表示第一维度的长度，n 表示第二维度的长度。因为你想要将 sigmac 矩阵的第二维度长度变为 2000，所以你将 padarray 函数的第二个参数设置为 [0 1999]，表示在第一维度上不添加元素，在第二维度上添加 1999 个元素。然后，你将要添加的元素值设置为 0，最后指定在矩阵的末尾添加元素。

这样，就可以将 sigmac 矩阵的第二维度长度扩展到 2000，使得它可以与另一个长度为 2000 的矩阵进行逐元素相乘的运算。

相关问题

numel(yyi) % 返回矩阵 的元素数目为2000，那怎么和sigmac = [0.5, 1, 1.5];相乘呢

如果 `yyi` 是一个 $2000 \times 1$ 的列向量，则当使用 `sigmac = [0.5, 1, 1.5];` 时，你可以将 `sigmac` 视为一个 $1 \times 3$ 的行向量，然后使用点乘运算符 `.*` 将 `yyi` 和 `sigmac` 相乘，得到一个 $2000 \times 3$ 的矩阵。具体来说，你可以这样做：`yyi_sigmac = yyi * sigmac;` 或者 `yyi_sigmac = bsxfun(@times, yyi, sigmac);`（推荐使用后一种方法，因为它更快）。

sigmac=1; %杂波的标准差要想要在同一张图上看到改变标准差杂波幅度分布应该怎么写

如果想要在同一张图上看到不同标准差下的杂波幅度分布，可以采用以下方法：

1. 定义不同的标准差值，例如sigmac=[0.5, 1, 1.5]。

2. 在一个循环中，分别生成不同标准差下的杂波信号，并计算其幅度分布。

3. 将不同标准差下的杂波幅度分布绘制在同一张图上，例如使用plot函数将不同标准差下的幅度分布作为曲线绘制在同一张图上。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何在同一张图上绘制不同标准差下的杂波幅度分布：

% 定义不同的标准差值
sigmac = [0.5, 1, 1.5];

% 初始化杂波幅度分布
pdf = zeros(length(sigmac), 100);

% 循环生成杂波信号并计算幅度分布
for i = 1:length(sigmac)
    % 生成标准差为sigmac(i)的杂波信号
    noise = sigmac(i) * randn(1, 1000);
    
    % 计算杂波信号的幅度分布
    [pdf(i,:), ~] = histcounts(abs(noise), 100, 'Normalization', 'pdf');
end

% 绘制不同标准差下的杂波幅度分布
figure;
hold on;
for i = 1:length(sigmac)
    plot(pdf(i,:), 'LineWidth', 2);
end
xlabel('Amplitude');
ylabel('Probability Density');
legend(num2str(sigmac'));

在这个示例代码中，我们首先定义了不同的标准差值sigmac，然后循环生成不同标准差下的杂波信号，并计算其幅度分布。最后，我们使用plot函数将不同标准差下的幅度分布作为曲线绘制在同一张图上，并添加了图例。