已知二维概率密度函数为f4(x).*[cos(f5(x));sin(f5(x))].*t_Y+[x_y;x_y],其中f5(x)、f4(x)、t_Y、x_y都呈正态分布，用matlab 画出2d的高斯分布图

由于给出的概率密度函数比较复杂，需要先对其进行分析和处理。

首先，根据题意，我们可以将概率密度函数拆分为三部分：

f4(x)：表示x的横纵坐标的正态分布；
[cos(f5(x));sin(f5(x))]：表示一个长度为1的向量，其方向由f5(x)决定，可以看作是一个角度的正态分布；
t_Y [x_y;x_y]：表示一个长度为t_Y的向量，其方向与[cos(f5(x));sin(f5(x))]相同，可以看作是在这个方向上的一个正态分布。

因为x和y的坐标是相互独立的，所以我们可以将概率密度函数视为两个一维的函数：

f4(x)*cos(f5(x))*t_Y*cos(x_y)
f4(x)*sin(f5(x))*t_Y*sin(x_y)

其中，cos(x_y)和sin(x_y)表示向量[cos(f5(x));sin(f5(x))]在x轴上的投影和y轴上的投影，它们是固定的常数。

接下来，我们可以利用matlab的normpdf函数来绘制高斯分布曲线。具体步骤如下：

1. 生成x和y的坐标网格：

[x,y] = meshgrid(-3:0.1:3,-3:0.1:3);

2. 计算概率密度函数的值：

f = normpdf(x,f4_mean,f4_std).*cos(normpdf(x,f5_mean,f5_std)).*t_Y*cos(x_y);

3. 绘制高斯分布图：

contourf(x,y,f);

其中，f4_mean和f4_std分别表示f4(x)的均值和标准差，f5_mean和f5_std分别表示f5(x)的均值和标准差，t_Y和x_y分别表示t_Y和x_y的值。

完整的matlab代码如下：

f4_mean = 0;
f4_std = 1;
f5_mean = 0;
f5_std = 1;
t_Y = 1;
x_y = 0;

[x,y] = meshgrid(-3:0.1:3,-3:0.1:3);

f = normpdf(x,f4_mean,f4_std).*cos(normpdf(x,f5_mean,f5_std)).*t_Y*cos(x_y);

contourf(x,y,f);