matlab产生莱斯分布和瑞利分布的PDF和CDF并与理论值比较

好的，您想了解如何使用Matlab生成莱斯分布和瑞利分布的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF），并与理论值进行比较。在Matlab中，我们可以使用“raylrnd”函数和“ricepdf”函数来生成瑞利分布和莱斯分布的随机样本和概率密度函数。为了生成CDF，我们可以使用“raylcdf”函数和“ricecdf”函数。以下是一个示例代码：

（瑞利分布）

% 设置参数
sigma = 1;
N = 10000;

% 生成随机样本
x = raylrnd(sigma, N, 1);

% 绘制概率密度函数与理论值比较
histogram(x, 'Normalization', 'pdf');
hold on;
x_pdf = 0:0.01:6;
y_pdf = raylpdf(x_pdf, sigma);
plot(x_pdf, y_pdf, 'r', 'LineWidth', 2);
xlabel('x');
ylabel('PDF');
legend('实际PDF', '理论PDF');

% 绘制累积分布函数与理论值比较
figure;
histogram(x, 'Normalization', 'cdf');
hold on;
x_cdf = 0:0.01:6;
y_cdf = raylcdf(x_cdf, sigma);
plot(x_cdf, y_cdf, 'r', 'LineWidth', 2);
xlabel('x');
ylabel('CDF');
legend('实际CDF', '理论CDF');

（莱斯分布）

% 设置参数
s = 1;
sigma = 1;
N = 10000;

% 生成随机样本
x = ricepdf(s, sigma, N);

% 绘制概率密度函数与理论值比较
histogram(x, 'Normalization', 'pdf');
hold on;
x_pdf = 0:0.01:6;
y_pdf = ricepdf(x_pdf, s, sigma);
plot(x_pdf, y_pdf, 'r', 'LineWidth', 2);
xlabel('x');
ylabel('PDF');
legend('实际PDF', '理论PDF');

% 绘制累积分布函数与理论值比较
figure;
histogram(x, 'Normalization', 'cdf');
hold on;
x_cdf = 0:0.01:6;
y_cdf = ricecdf(x_cdf, s, sigma);
plot(x_cdf, y_cdf, 'r', 'LineWidth', 2);
xlabel('x');
ylabel('CDF');
legend('实际CDF', '理论CDF');

希望这个示例代码能够帮助您生成和比较莱斯分布和瑞利分布的PDF和CDF。