用matlab代码实现KN近邻估计法，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并绘制再不同kN与不同N的下所获得的估计概率密度函数的曲线，

好的，以下是用MATLAB实现KN近邻估计法，生成正态随机信号并绘制不同kN与不同N的概率密度函数曲线的代码：

% KN近邻估计法生成正态随机信号并绘制概率密度函数曲线

% 参数设置
N = [1, 16, 256, 10000];  % 信号长度
kN = [1, 3, 5, 10];  % 近邻数
mu = 0;  % 均值
sigma = 1;  % 方差

% 循环生成信号并绘制概率密度函数曲线
for i = 1:length(N)
    % 生成正态分布的随机信号
    x = sigma * randn(1, N(i)) + mu;
    
    % 计算概率密度函数曲线
    x_axis = linspace(min(x), max(x), 1000);  % 横坐标
    pdf_kN = zeros(length(kN), length(x_axis));  % 纵坐标
    for j = 1:length(x_axis)
        % 计算第k个近邻距离
        dist = abs(x - x_axis(j));
        dist_sort = sort(dist);
        for k = 1:length(kN)
            k_dist = dist_sort(kN(k));
            
            % 计算概率密度函数值
            pdf_kN(k, j) = kN(k) / (N(i) * 2 * k_dist);
        end
    end
    
    % 绘制概率密度函数曲线
    figure;
    for k = 1:length(kN)
        plot(x_axis, pdf_kN(k, :));
        hold on;
    end
    title(sprintf('N=%d', N(i)));
    xlabel('x');
    ylabel('Probability Density');
    legend(sprintf('kN=%d', kN(1)), sprintf('kN=%d', kN(2)), sprintf('kN=%d', kN(3)), sprintf('kN=%d', kN(4)));
    hold off;
end

以上代码中，我们首先设置了参数，包括信号长度N、近邻数kN、均值mu和方差sigma。然后，我们通过循环生成不同长度的正态分布随机信号，再根据KN近邻估计法计算不同kN下的概率密度函数曲线。最后，我们使用MATLAB的绘图函数plot绘制概率密度函数曲线，并在图例中加入不同kN的标识。

运行以上代码，即可得到不同kN和不同N的概率密度函数曲线，如下图所示：