以中心频率为横坐标，噪声谱级为纵坐标，颜色深度为概率密度，用MATLAB代码详细画出噪声连续谱谱级的概率密度分布

在MATLAB中，绘制噪声连续谱谱级的概率密度分布通常需要使用`imagesc`函数来显示颜色编码的二维数据，并结合直方图来表示概率密度。下面是一个简单的示例代码：

% 定义中心频率范围和噪声谱级数据
center_freq = linspace(0, 1000, 100); % 假设我们有从0到1000 Hz的中心频率范围，100个点
noise_power = randn(size(center_freq));   % 生成随机噪声功率值

% 计算噪声谱级，这里假设它是对数形式的（dB）
spectral_level_db = 10*log10(noise_power);

% 创建颜色深度矩阵，概率密度对应于噪声谱级的强度
[~, probability_density] = histcounts(spectral_level_db, 'Normalization', 'pdf');  % 使用PDF规范化

% 将频谱水平映射到颜色深度
image_data = mat2gray(probability_density./max(probability_density)); % 归一化概率密度

% 绘制图像
figure;
imagesc(center_freq, spectral_level_db, image_data);
colormap(gray);  % 设置灰度 colormap
xlabel('中心频率 (Hz)');
ylabel('噪声谱级 (dB)');
title('噪声连续谱谱级的概率密度分布');

% 添加直方图
histogram(spectral_level_db, 'BinWidth', 5, 'DisplayStyle', 'stairs', 'EdgeColor', 'none');
hold on; % 保持当前图形以便叠加
text(xlim, [ylim(1) ylim(end)], ['PDF Probability: ' num2str(mean(probability_density))], 'HorizontalAlignment', 'left', 'VerticalAlignment', 'bottom');

% 关闭坐标轴刻度
xlim([min(center_freq) max(center_freq)]);
ylim([min(spectral_level_db) max(spectral_level_db)]);

% 提问部分